Dsprit'ler

• Tanım :

dSprites, temel gerçeklikten bağımsız 6 gizli faktörden prosedürel olarak oluşturulan 2 boyutlu şekillerden oluşan bir veri kümesidir. Bu faktörler bir hareketli grafiğin rengi , şekli , ölçeği , dönüşü , x ve y konumlarıdır.

Bu gizli öğelerin tüm olası kombinasyonları tam olarak bir kez mevcut olup N = 737280 toplam görüntü oluşturulur.

Gizli faktör değerleri

• Beyaz renk
• Şekil: kare, elips, kalp
• Ölçek: [0,5, 1] ​​aralığında doğrusal olarak aralıklı 6 değer
• Yön: [0, 2 pi] cinsinden 40 değer
• X Konumu: [0, 1]'de 32 değer
• Y Konumu: [0, 1]'de 32 değer

Her seferinde gizli olanı değiştirdik (Y Konumundan başlayarak, ardından X Konumundan vb. başlayarak) ve görüntüleri sabit sırayla sırayla depoladık. Bu nedenle, ilk boyut boyunca sıra sabittir ve o görüntüye karşılık gelen gizli değerlerin değerine geri eşleme yapmanıza olanak tanır.

Tüm piksel çıktılarının farklı olmasını sağlarken gizli değerleri en küçük adım değişikliklerine sahip olacak şekilde bilinçli olarak seçtik. Gürültü eklenmedi.

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://github.com/deepmind/dsprites-dataset

• Kaynak kodu : tfds.datasets.dsprites.Builder

• Sürümler :

  • 2.0.0 (varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 : Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 26.73 MiB

• Veri kümesi boyutu : Unknown size

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Bilinmiyor

• Bölünmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 1), dtype=uint8),
    'label_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=40),
    'label_scale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    'label_shape': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'label_x_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'label_y_position': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32),
    'value_orientation': float32,
    'value_scale': float32,
    'value_shape': float32,
    'value_x_position': float32,
    'value_y_position': float32,
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@misc{dsprites17,
author = {Loic Matthey and Irina Higgins and Demis Hassabis and Alexander Lerchner},
title = {dSprites: Disentanglement testing Sprites dataset},
howpublished= {https://github.com/deepmind/dsprites-dataset/},
year = "2017",
}