cmu_play_fusion

• Описание :

Робот играет в трех сложных сценах: гриль со множеством предметов для приготовления пищи, таких как тостер, сковорода и т. д. Ему нужно брать, открывать, размещать и закрывать. Ему приходится накрывать стол, передвигать тарелки, чашки, посуду. И ему приходится размещать посуду в раковине, посудомоечной машине, ручных чашках и т. д.

• Домашняя страница : https://play-fusion.github.io/

• Исходный код : tfds.robotics.rtx.CmuPlayFusion .

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 6.68 GiB

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), 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({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{chen2023playfusion,
  title={PlayFusion: Skill Acquisition via Diffusion from Language-Annotated Play},
  author={Chen, Lili and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
  booktitle={CoRL},
  year={2023}
}