starcraft_video

• opis :

Ten zestaw danych zawiera filmy wygenerowane przez Starcraft.

• Strona główna : https://storage.googleapis.com/scv_dataset/README.html

• Kod źródłowy : tfds.datasets.starcraft_video.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): nowy podzielony interfejs API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Cytat :

@article{DBLP:journals/corr/abs-1812-01717,
  author    = {Thomas Unterthiner and
               Sjoerd van Steenkiste and
               Karol Kurach and
               Rapha{\"{e} }l Marinier and
               Marcin Michalski and
               Sylvain Gelly},
  title     = {Towards Accurate Generative Models of Video: {A} New Metric and
               Challenges},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1812.01717},
  year      = {2018},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1812.01717},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1812.01717},
  timestamp = {Tue, 01 Jan 2019 15:01:25 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1812-01717},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

starcraft_video/brawl_64 (domyślna konfiguracja)

• Opis konfiguracji: Mapa bijatyki w rozdzielczości 64x64.

• Rozmiar pliku do pobrania : 6.40 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 6.39 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/brawl_128

• Opis konfiguracji: Mapa bijatyki w rozdzielczości 128x128.

• Rozmiar pliku do pobrania : 20.76 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 20.74 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/collect_mineral_shards_64

• Opis konfiguracji: Mapa CollectMineralShards w rozdzielczości 64x64.

• Rozmiar pliku do pobrania : 7.83 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 7.82 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/collect_mineral_shards_128

• Opis konfiguracji: Mapa CollectMineralShards w rozdzielczości 128x128.

• Rozmiar pliku do pobrania : 24.83 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 24.82 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/move_unit_to_border_64

• Opis konfiguracji: Mapa MoveUnitToBorder w rozdzielczości 64x64.

• Rozmiar pliku do pobrania : 1.77 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 1.77 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/move_unit_to_border_128

• Opis konfiguracji: Mapa MoveUnitToBorder o rozdzielczości 128x128.

• Rozmiar pliku do pobrania : 5.75 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 5.75 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/road_trip_with_medivac_64

• Opis konfiguracji: Mapa RoadTripWithMedivac w rozdzielczości 64x64.

• Rozmiar pliku do pobrania : 2.48 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 2.47 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

starcraft_video/road_trip_with_medivac_128

• Opis konfiguracji: Mapa RoadTripWithMedivac w rozdzielczości 128x128.

• Rozmiar pliku do pobrania : 7.80 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 7.79 GiB

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'rgb_screen': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):