- বর্ণনা :
ফ্রাঙ্কা খেলনা রান্নাঘর অন্বেষণ
হোমপেজ : https://human-world-model.github.io/
সোর্স কোড :
tfds.robotics.rtx.CmuFrankaExplorationDatasetConvertedExternallyToRldsসংস্করণ :
-
0.1.0(ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown sizeডেটাসেটের আকার :
602.24 MiBস্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
| বিভক্ত | উদাহরণ |
|---|---|
'train' | 199 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [end effector position3x, end effector orientation3x, gripper action1x, episode termination1x].),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'highres_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=High resolution main camera observation),
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
'structured_action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Structured action, consisting of hybrid affordance and end-effector control, described in Structured World Models from Human Videos.),
}),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
| বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
| ফিচারসডিক্ট | ||||
| episode_metadata | ফিচারসডিক্ট | |||
| episode_metadata/file_path | পাঠ্য | স্ট্রিং | মূল ডেটা ফাইলের পথ। | |
| পদক্ষেপ | ডেটাসেট | |||
| পদক্ষেপ/ক্রিয়া | টেনসর | (8,) | float32 | রোবট অ্যাকশন, [এন্ড ইফেক্টর পজিশন3x, এন্ড ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশন3x, গ্রিপার অ্যাকশন 1x, এপিসোড টার্মিনেশন 1x] নিয়ে গঠিত। |
| পদক্ষেপ/ছাড় | স্কেলার | float32 | ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1. | |
| steps/is_first | টেনসর | bool | ||
| ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | bool | ||
| steps/is_terminal | টেনসর | bool | ||
| পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং | টেনসর | (512,) | float32 | কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন |
| পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ | পাঠ্য | স্ট্রিং | ভাষার নির্দেশনা। | |
| পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | |||
| পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/হাইরেস_ইমেজ | ছবি | (480, 640, 3) | uint8 | উচ্চ রেজোলিউশন প্রধান ক্যামেরা পর্যবেক্ষণ |
| পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র | ছবি | (৬৪, ৬৪, ৩) | uint8 | প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ। |
| পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | float32 | প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1। | |
| পদক্ষেপ/গঠিত_ক্রিয়া | টেনসর | (8,) | float32 | স্ট্রাকচার্ড অ্যাকশন, হাইব্রিড সামর্থ্য এবং শেষ-প্রভাবক নিয়ন্ত্রণ সমন্বিত, মানব ভিডিও থেকে স্ট্রাকচার্ড ওয়ার্ল্ড মডেলে বর্ণিত। |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_superviseddoc ):Noneচিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@inproceedings{mendonca2023structured,
title={Structured World Models from Human Videos},
author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
journal={RSS},
year={2023}
}