cmu_play_fusion

• বর্ণনা :

রোবটটি 3টি জটিল দৃশ্য নিয়ে অভিনয় করে: টোস্টার, প্যান ইত্যাদির মতো অনেক রান্নার জিনিস সহ একটি গ্রিল। এটিকে বাছাই, খুলতে, স্থাপন করতে, বন্ধ করতে হয়। এটি একটি টেবিল সেট, প্লেট, কাপ, পাত্র সরানো আছে. এবং এটি সিঙ্ক, ডিশ ওয়াশার, হ্যান্ড কাপ ইত্যাদিতে থালা-বাসন রাখতে হয়।

• হোমপেজ : https://play-fusion.github.io/

• সোর্স কোড : tfds.robotics.rtx.CmuPlayFusion

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ডেটাসেটের আকার : 6.68 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
    }),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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}
}