ブリッジデータ_msr

• 説明：

UC Berkeley の BridgeData V2 ( https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/ ) と互換性のあるセットアップと形式で、WidowX-250 ロボットに関して Microsoft Research で収集された一連のオブジェクト操作軌跡

• ホームページ: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=105937

• ソースコード: tfds.robotics.rtx.BridgeDataMsr

• バージョン:

  • 0.1.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: Unknown size

• データセットのサイズ: 21.54 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'has_depth_0': Scalar(shape=(), dtype=bool),
        'has_image_0': Scalar(shape=(), dtype=bool),
        'has_image_1': Scalar(shape=(), dtype=bool),
        'has_image_2': Scalar(shape=(), dtype=bool),
        'has_language': Scalar(shape=(), dtype=bool),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'depth_0': Image(shape=(480, 640, 1), dtype=uint8),
            'image_0': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：