symmetric_solids, symmetric_solids

• 설명 :

이것은 여러 방향이 시각적으로 구별할 수 없는 대칭 3D 모양으로 구성된 포즈 추정 데이터 세트입니다. 문제는 훈련 중에 각 이미지와 하나의 방향만 쌍을 이룰 때 모든 동등한 방향을 예측하는 것입니다(대부분의 포즈 추정 데이터 세트에 대한 시나리오). 대부분의 포즈 추정 데이터 세트와 달리 등가 방향의 전체 세트를 평가할 수 있습니다.

총 8개의 모양이 있으며, 각각은 3D 회전의 전체 공간에 걸쳐 무작위로 균일하게 분포된 50,000개의 시점에서 렌더링됩니다. 4면체, 정육면체, 20면체, 원뿔 및 원기둥의 다섯 가지 모양은 특징이 없습니다. 그 중 3개의 플라톤 다면체(4면체, 정육면체, 20면체)는 각각 12, 24, 60배 이산 대칭으로 주석이 달려 있습니다. 원뿔과 원통은 1도 간격으로 이산화된 연속 대칭으로 주석이 표시됩니다. 이러한 대칭은 평가를 위해 제공됩니다. 의도된 감독은 각 이미지의 단일 회전입니다.

나머지 3개의 모양에는 구별되는 특징이 표시되어 있습니다. 한 면이 붉은색인 정사면체, 중심에서 벗어난 점이 있는 원기둥, 점으로 덮인 X가 있는 구가 있습니다. 구별되는 특징이 보이는지 여부에 관계없이 가능한 방향의 공간이 줄어듭니다. 이러한 모양에 대해 등가 회전 집합을 제공하지 않습니다.

각 예제에는 다음이 포함됩니다.

• 224x224 RGB 이미지

• 데이터 세트가 모양으로 필터링될 수 있도록 모양 인덱스.
  인덱스는 다음에 해당합니다.

  • 0 = 사면체
  • 1 = 입방체
  • 2 = 20면체
  • 3 = 원뿔
  • 4 = 실린더
  • 5 = 표시된 사면체
  • 6 = 표시된 실린더
  • 7 = 표시된 구

• 3x3 회전 행렬로 표현되는 렌더링 프로세스에 사용되는 회전

• 평가를 위해 대칭 하에서 알려진 등가 회전 세트.

세 개의 표시된 모양의 경우 렌더링 회전만 해당됩니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://implicit-pdf.github.io

• 소스 코드 : tfds.datasets.symmetric_solids.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.

• 다운로드 크기 : 3.10 GiB

• 데이터세트 크기 : 3.94 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    'rotation': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
    'rotations_equivalent': Tensor(shape=(None, 3, 3), dtype=float32),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): ('image', 'rotation')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@inproceedings{implicitpdf2021,
  title = {Implicit Representation of Probability Distributions on the Rotation
  Manifold},
  author = {Murphy, Kieran and Esteves, Carlos and Jampani, Varun and
  Ramalingam, Srikumar and Makadia, Ameesh}
  booktitle = {International Conference on Machine Learning}
  year = {2021}
}