mt_opt

• 설명 :

MT-Opt 논문 용 데이터 세트 .

• 홈페이지 : https://karolhausman.github.io/mt-opt/

• 소스 코드 : tfds.robotics.mt_opt.MtOpt

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@misc{kalashnikov2021mtopt,
      title={MT-Opt: Continuous Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale},
      author={Dmitry Kalashnikov and Jacob Varley and Yevgen Chebotar and Benjamin Swanson and Rico Jonschkowski and Chelsea Finn and Sergey Levine and Karol Hausman},
      year={2021},
      eprint={2104.08212},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.RO}
}

mt_opt/rlds(기본 구성)

• 구성 설명 : 이 데이터 세트에는 실제 로봇 전체에서 수집된 작업 에피소드가 포함되어 있습니다. RLDS 형식 을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

• 데이터세트 크기 : 4.38 TiB

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'skill': uint8,
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'close_gripper': bool,
            'open_gripper': bool,
            'target_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'terminate': bool,
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'gripper_closed': bool,
            'height_to_bottom': float32,
            'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
            'state_dense': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
    }),
    'task_code': string,
})

• 기능 문서 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

mt_opt/sd

• 구성 설명 : 작업 완료에 대해 사람이 선별한 정의를 포함하는 성공 감지기 데이터 세트입니다.

• 데이터세트 크기 : 548.56 GiB

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'image_0': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'success': bool,
    'task_code': string,
})

• 기능 문서 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):