- Tanım :
Franka oyuncak mutfakları keşfediyor
Ana sayfa : https://human-world-model.github.io/
Kaynak kodu :
tfds.robotics.rtx.CmuFrankaExplorationDatasetConvertedExternallyToRlds
Sürümler :
-
0.1.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Veri kümesi boyutu :
602.24 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 199 |
- Özellik yapısı :
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.),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
bölüm_meta verileri | ÖzelliklerDict | |||
bölüm_metadata/dosya_yolu | Metin | sicim | Orijinal veri dosyasının yolu. | |
adımlar | Veri kümesi | |||
adımlar/eylem | Tensör | (8,) | kayan nokta32 | Robot eylemi, [son efektör konumu3x, uç efektör yönelimi3x, kıskaç eylemi1x, bölüm sonlandırma1x]'den oluşur. |
adımlar/indirim | Skaler | kayan nokta32 | Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir. | |
adımlar/is_first | Tensör | bool | ||
adımlar/is_last | Tensör | bool | ||
adımlar/is_terminal | Tensör | bool | ||
adımlar/dil_embedding | Tensör | (512,) | kayan nokta32 | Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
adımlar/language_instruction | Metin | sicim | Dil Öğretimi. | |
adımlar/gözlem | ÖzelliklerDict | |||
adımlar/gözlem/highres_image | Resim | (480, 640, 3) | uint8 | Yüksek çözünürlüklü ana kamera gözlemi |
adımlar/gözlem/görüntü | Resim | (64, 64, 3) | uint8 | Ana kamera RGB gözlemi. |
adımlar/ödül | Skaler | kayan nokta32 | Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1. | |
adımlar/yapılandırılmış_eylem | Tensör | (8,) | kayan nokta32 | İnsan Videolarından Yapılandırılmış Dünya Modelleri'nde açıklanan, hibrit uygunluk ve son efektör kontrolünden oluşan yapılandırılmış eylem. |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@inproceedings{mendonca2023structured,
title={Structured World Models from Human Videos},
author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
journal={RSS},
year={2023}
}