ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

bair_robot_pushing_small

  • รายละเอียด:

ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยตัวอย่างการผลักของหุ่นยนต์ประมาณ 44,000 ตัวอย่าง รวมถึงชุดการฝึกหนึ่งชุด (รถไฟ) และชุดทดสอบสองชุดของวัตถุที่เห็นก่อนหน้านี้ (ทดสอบ) และวัตถุที่มองไม่เห็น (ทดสอบ) นี่เป็นรุ่น 64x64 ขนาดเล็ก

แยก ตัวอย่าง
'test' 256
'train' 43,264
  • คุณสมบัติ:
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),
})
  • อ้างอิง:
@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},
}