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3D MNIST 数字识别数据

发布:可思数据 时间:2019-08-31
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数据类型:图形图像 热度
★★★☆☆

文件类型: .zip????????????? 文件大小:154 MB

授权方式: 其它???? 发布时间:2019-08-31

数据来源:MNIST???????????? 界面语言:英文

数据介绍:

该数据集的目的是提供一种简单的方法来开始3D计算机视觉问题,如3D形状识别。

该数据集包含从MNIST数据集的原始图像生成的3D点云,以便为用于处理2D数据集(图像)的人员提供熟悉的3D介绍。

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在3D_from_2D笔记本中,您可以找到用于生成数据集的代码。 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

您可以使用笔记本中的代码从原始数据集生成更大的3D数据集。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

内容

full_dataset_vectors.h5

整个数据集存储为从所有3D点云的体素化(x:16,y:16,z:16)获得的4096-D向量。

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在原始点云的作用下,它包含带噪声的随机旋转副本。

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完整数据集被拆分为数组: 可思数据sykv.com,sykv.cn

  • X_train(10000,4096)
  • y_train(10000)
  • X_test(2000,4096)
  • y_test(2000)

读取完整数据集的示例python代码:

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 with h5py.File("../input/train_point_clouds.h5", "r") as hf:    
     X_train = hf["X_train"][:]
     y_train = hf["y_train"][:]    
     X_test = hf["X_test"][:]  
     y_test = hf["y_test"][:]  
 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处 

train_point_clouds.h5&test_point_clouds.h5

5000(火车)和1000(测试)3D点云以HDF5文件格式存储。点云的平均值为零,最大维度范围为1。

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每个文件分为HDF5组

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每个组在原始mnist数据集中被命名为其对应的数组索引,它包含:

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  • “点”数据集:x, y, z点云中每个3D点的坐标。
  • “法线”数据集:nx, ny, nz单位正常的组件与每个点相关联。
  • “img”数据集:原始的mnist图像。
  • “label”属性:原始的mnist标签。

示例python代码读取2位数并将一些组内容存储在元组中:

内容来自可思数据sykv.com
with h5py.File("../input/train_point_clouds.h5", "r") as hf:    
    a = hf["0"]
    b = hf["1"]    
    digit_a = (a["img"][:], a["points"][:], a.attrs["label"]) 
    digit_b = (b["img"][:], b["points"][:], b.attrs["label"]) 
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voxelgrid.py

简单的Python类,从3D点云生成体素网格。检查内核是否使用。

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plot3D.py

具有在jupyter笔记本内绘制点云和voxelgrid的功能的模块。由于Kaggle的笔记本缺乏对呈现Iframe的支持,你必须在本地运行。 可思数据sykv.com

功能包括:

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  • array_to_color?将1D数组转换为rgb值,color在plot_points()中用作kwarg 可思数据sykv.com,sykv.cn

  • plot_points(xyz, colors=None, size=0.1, axis=False)

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  • plot_voxelgrid(v_grid, cmap="Oranges", axis=False)

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