fmb

• বর্ণনা :

আমাদের ডেটাসেট বিভিন্ন চেহারা এবং জ্যামিতির বস্তু নিয়ে গঠিত। একটি এলোমেলো দৃশ্যে একটি আনফিক্সড বোর্ডে খুঁটিগুলি সফলভাবে একত্রিত করার জন্য এটির মাল্টি-স্টেজ এবং মাল্টি-মডেল সূক্ষ্ম মোটর দক্ষতার প্রয়োজন। আমরা ফ্রাঙ্কা পান্ডা বাহুতে দুটি ভিন্ন টাস্ক জুড়ে মোট 22,550 ট্রাজেক্টোরি সংগ্রহ করেছি। আমরা 2টি গ্লোবাল ভিউ এবং 2টি রিস্ট ভিউ থেকে ট্রাজেক্টোরি রেকর্ড করি। প্রতিটি দৃশ্যে RGB এবং গভীরতার মানচিত্র উভয়ই রয়েছে।

• হোমপেজ : https://functional-manipulation-benchmark.github.io/

• সোর্স কোড : tfds.robotics.rtx.Fmb

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ডেটাসেটের আকার : 356.63 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'episode_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'episode_language_instruction': string,
        'episode_task': string,
        'file_path': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), 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': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'color_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'eef_force': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'eef_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'eef_torque': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'eef_vel': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'image_side_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_side_1_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_side_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_side_2_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_wrist_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist_1_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'image_wrist_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist_2_depth': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
            'joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'length': string,
            'object_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'primitive': string,
            'shape_id': Scalar(shape=(), dtype=uint8),
            'size': string,
            'state_gripper_pose': Scalar(shape=(), 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 :

https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.08553