Ayuda a proteger la Gran Barrera de Coral con TensorFlow en Kaggle Únete Challenge

bair_robot_pushing_small

  • Descripción:

Este conjunto de datos contiene aproximadamente 44.000 ejemplos de movimientos de empuje de robots, incluido un conjunto de entrenamiento (tren) y dos conjuntos de prueba de objetos previamente vistos (examinados) y no vistos (novedad de prueba). Esta es la versión pequeña de 64x64.

Separar Ejemplos de
'test' 256
'train' 43.264
  • características:
Sequence({
    'action': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'endeffector_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float32),
    'image_aux1': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_main': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
})
  • Cita:
@misc{1710.05268,
  Author = {Frederik Ebert and Chelsea Finn and Alex X. Lee and Sergey Levine},
  Title = {Self-Supervised Visual Planning with Temporal Skip Connections},
  Year = {2017},
  Eprint = {arXiv:1710.05268},
}