simetrik_katılar,simetrik_katılar

• Açıklama :

Bu, birden çok yönün görsel olarak ayırt edilemediği simetrik 3B şekillerden oluşan bir poz tahmin veri kümesidir. Zorluk, eğitim sırasında her görüntüyle yalnızca bir yön eşleştirildiğinde tüm eşdeğer yönelimleri tahmin etmektir (çoğu poz tahmin veri kümesi için senaryoda olduğu gibi). Çoğu poz tahmini veri setinin aksine, eşdeğer yönelimlerin tam seti değerlendirme için mevcuttur.

Toplam sekiz şekil vardır ve her biri, 3B döndürmelerin tüm alanı üzerinde tek tip olarak rastgele dağıtılmış 50.000 bakış açısından oluşturulmuştur. Şekillerin beşi özelliksizdir - tetrahedron, küp, icosahedron, koni ve silindir. Bunlardan üç Platonik katı (tetrahedron, küp, icosahedron) sırasıyla 12-, 24- ve 60-kat ayrık simetrileriyle açıklanmıştır. Koni ve silindir, 1 derecelik aralıklarla ayrıklaştırılmış sürekli simetrileri ile açıklanmıştır. Bu simetriler değerlendirme için sağlanmıştır; amaçlanan denetim, her görüntüyle yalnızca tek bir dönüştür.

Kalan üç şekil ayırt edici bir özellikle işaretlenmiştir. Bir yüzü kırmızı renkli bir tetrahedron, merkezi olmayan bir nokta olan bir silindir ve bir nokta tarafından kapatılmış bir X'e sahip bir küre vardır. Ayırt edici özellik görünse de görünmese de olası yönelimlerin alanı küçülür. Bu şekiller için eşdeğer dönüşler seti sağlamıyoruz.

Her örnek şunları içerir:

• 224x224 RGB görüntü

• veri kümesinin şekle göre filtrelenebilmesi için bir şekil dizini.
  Endeksler şunlara karşılık gelir:

  • 0 = dörtyüzlü
  • 1 = küp
  • 2 = ikosahedron
  • 3 = koni
  • 4 = silindir
  • 5 = işaretli dörtyüzlü
  • 6 = işaretli silindir
  • 7 = işaretli küre

• işleme sürecinde kullanılan döndürme, 3x3 döndürme matrisi olarak temsil edilir

• değerlendirme için simetri altında bilinen eşdeğer dönüşler kümesi.

Üç işaretli şekil söz konusu olduğunda, bu yalnızca oluşturma dönüşüdür.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://implicit-pdf.github.io

• Kaynak kodu : tfds.datasets.symmetric_solids.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : 3.10 GiB

• Veri kümesi boyutu : 3.94 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen tuşlar (Bkz as_supervised doc ): ('image', 'rotation')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}