cmu_franka_exploration_dataset_converted_externally_to_rlds

• توضیحات :

فرانکا در حال کاوش در آشپزخانه های اسباب بازی

• صفحه اصلی : https://human-world-model.github.io/

• کد منبع : tfds.robotics.rtx.CmuFrankaExplorationDatasetConvertedExternallyToRlds

• نسخه ها :

  • 0.1.0 (پیش فرض): انتشار اولیه.

• اندازه دانلود : Unknown size

• حجم مجموعه داده : 602.24 MiB

• ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر

• تقسیم ها :

• ساختار ویژگی :

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.),
    }),
})

• مستندات ویژگی :

• کلیدهای نظارت شده (به as_supervised doc مراجعه کنید): None

• شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.

• مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

• نقل قول :

@inproceedings{mendonca2023structured,
              title={Structured World Models from Human Videos},
              author={Mendonca, Russell  and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
              journal={RSS},
              year={2023}
            }