はじめに

Moving MNIST はシーケンスの予測・再構築を評価するためのテストセットです。手書き数字が画面内を動き回るように作られた画像の集まりです。

左がデータセットで、右が予測の例です。こちらのサイトから引用しました。

データは10,000種類あり、それぞれ20フレームあります。画像のサイズは64 x 64で、二つの数字が映っています。

データの読み込み

こちらのサイトからダウンロードできます。

!curl -o mnist_test_seq.npy http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/mnist_test_seq.npy

データを読み込みます。

import numpy as np

path="./mnist_test_seq.npy"
data = np.load(path)

print(data.shape)  # (20, 10000, 64, 64)

ipywidgetsを使ってちゃんと動画になっていることを確認してみます。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from ipywidgets import interact

def f(k):
    plt.imshow(data[k][0], 'gray')
    plt.show()

interact(f, k=(0,19,1) )

このようなセットが10,000セットあります。

10フレームを使用して10フレームを予測する場合のDatasetの作り方です。

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset


class MovingMnistDataset(Dataset):
    def __init__(self, path="./mnist_test_seq.npy"):
        self.data = np.load(path)
        # (t, N, H, W) -> (N, t, C, H, W)
        self.data = self.data.transpose(1, 0, 2, 3)[:, :, None, ...]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, i):
        return self.data[i, :10, ...].astype(np.int32), self.data[i, 10:, ...].astype(np.int32)

dataset = MovingMnistDataset()

データセット「Moving MNIST」

はじめに

データの読み込み