形状3D

• 説明：

3dshapes は、6 つのグラウンド トゥルースの独立した潜在要素から手続き的に生成された 3D 形状のデータセットです。これらの要素は、床の色、壁の色、オブジェクトの色、スケール、形状、向きです。

これらの潜在的な組み合わせはすべて 1 回だけ存在し、合計 N = 480000 の画像が生成されます。

潜在因子の値

• 床の色相: [0, 1] で直線的に配置された 10 個の値
• 壁の色相: [0, 1] で直線的に配置された 10 個の値
• オブジェクトの色相: [0, 1] で直線的に配置された 10 個の値
• スケール: [0, 1] で直線的に配置された 8 つの値
• 形状: [0、1、2、3] の 4 つの値
• 方向: [-30, 30] で直線的に配置された 15 個の値

一度に 1 つの潜在要素を変更し (方向から始めて、次に形状など)、画像を固定順序でimages配列に順次保存しました。因子の対応する値は、 labels配列に同じ順序で格納されます。

• 追加ドキュメント:コード付きの論文について調べるnorth_east

• ホームページ: https://github.com/deepmind/3d-shapes

• ソースコード: tfds.datasets.shapes3d.Builder

• バージョン:

  • 2.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ダウンロードサイズ: 255.18 MiB

• データセットのサイズ: 1.68 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'label_floor_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'label_object_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=15),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'label_wall_hue': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'value_floor_hue': float32,
    'value_object_hue': float32,
    'value_orientation': float32,
    'value_scale': float32,
    'value_shape': float32,
    'value_wall_hue': float32,
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@misc{3dshapes18,
  title={3D Shapes Dataset},
  author={Burgess, Chris and Kim, Hyunjik},
  howpublished={https://github.com/deepmind/3dshapes-dataset/},
  year={2018}
}