cmu_franka_exploration_dataset_converted_externally_to_rlds

  • বর্ণনা :

ফ্রাঙ্কা খেলনা রান্নাঘর অন্বেষণ

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 199
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), 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': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'highres_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'structured_action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
    }),
})
  • 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।
  • উদ্ধৃতি :
@inproceedings{mendonca2023structured,
              title={Structured World Models from Human Videos},
              author={Mendonca, Russell  and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
              journal={RSS},
              year={2023}
            }