मैनिस्किल_डेटासेट_कन्वर्टेड_एक्सटर्नली_टू_आरएलडीएस

• विवरण :

नकली फ़्रैंका विभिन्न जोड़-तोड़ वाले कार्य कर रहा है

• मुखपृष्ठ : https://github.com/haosulab/ManiSkill2

• स्रोत कोड : tfds.robotics.rtx.ManiskillDatasetConvertedExternallyToRlds

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 151.05 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'episode_id': Text(shape=(), dtype=string),
        'file_path': Text(shape=(), dtype=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': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'base_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'depth': Image(shape=(256, 256, 1), dtype=uint16),
            'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
            'main_camera_cam2world_gl': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32),
            'main_camera_extrinsic_cv': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32),
            'main_camera_intrinsic_cv': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
            'state': Tensor(shape=(18,), dtype=float32),
            'target_object_or_part_final_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'target_object_or_part_final_pose_valid': Tensor(shape=(7,), dtype=uint8),
            'target_object_or_part_initial_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'target_object_or_part_initial_pose_valid': Tensor(shape=(7,), dtype=uint8),
            'tcp_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'wrist_camera_cam2world_gl': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32),
            'wrist_camera_extrinsic_cv': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32),
            'wrist_camera_intrinsic_cv': Tensor(shape=(3, 3), dtype=float32),
            'wrist_depth': Image(shape=(256, 256, 1), dtype=uint16),
            'wrist_image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{gu2023maniskill2,
  title={ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills},
  author={Gu, Jiayuan and Xiang, Fanbo and Li, Xuanlin and Ling, Zhan and Liu, Xiqiang and Mu, Tongzhou and Tang, Yihe and Tao, Stone and Wei, Xinyue and Yao, Yunchao and Yuan, Xiaodi and Xie, Pengwei and Huang, Zhiao and Chen, Rui and Su, Hao},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2023}
}