• Opis :

WidowX wchodzi w interakcję z kuchniami zabawkowymi

Podział Przykłady
'test' 3475
'train' 25 460
  • Struktura funkcji :
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'open_gripper': bool,
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształt Typ D Opis
kroki Zbiór danych
kroki/akcja FunkcjeDykt
kroki/akcja/open_gripper Napinacz bool
kroki/akcja/delta_rotacji Napinacz (3,) pływak32
kroki/akcja/zakończ_odcinek Napinacz pływak32
kroki/akcja/wektor_świata Napinacz (3,) pływak32
kroki/jest_pierwszy Napinacz bool
kroki/jest_ostatni Napinacz bool
kroki/is_terminal Napinacz bool
kroki/obserwacje FunkcjeDykt
kroki/obserwacja/obraz Obraz (480, 640, 3) uint8
kroki/obserwacja/osadzanie_języka_naturalnego Napinacz (512,) pływak32
kroki/obserwacja/instrukcja_języka_naturalnego Napinacz strunowy
kroki/obserwacja/stan Napinacz (7,) pływak32
kroki/nagroda Skalarny pływak32
  • Cytat :
    title={BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale},
    author={Walke, Homer and Black, Kevin and Lee, Abraham and Kim, Moo Jin and Du, Max and Zheng, Chongyi and Zhao, Tony and Hansen-Estruch, Philippe and Vuong, Quan and He, Andre and Myers, Vivek and Fang, Kuan and Finn, Chelsea and Levine, Sergey},
    booktitle={Conference on Robot Learning (CoRL)},