mt_opt

  • Açıklama :

MT-Opt belgesi için veri kümeleri.

@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Bu veri kümesi, gerçek robotlardan oluşan bir filoda toplanan görev bölümlerini içerir. Adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS formatını takip eder.

  • Veri kümesi boyutu : 4.38 TiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'train' 920.165
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_id': tf.string,
    'skill': tf.uint8,
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'close_gripper': tf.bool,
            'open_gripper': tf.bool,
            'target_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
            'terminate': tf.bool,
        }),
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'gripper_closed': tf.bool,
            'height_to_bottom': tf.float32,
            'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=tf.uint8),
            'state_dense': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
        }),
    }),
    'task_code': tf.string,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör tf.string
beceri tensör tf.uint8
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem ÖzelliklerDict
adımlar/eylem/close_gripper tensör tf.bool
adımlar/eylem/open_gripper tensör tf.bool
adımlar/eylem/target_pose tensör (7) tf.float32
adımlar/eylem/sonlandırma tensör tf.bool
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/gripper_closed tensör tf.bool
adımlar/gözlem/height_to_bottom tensör tf.float32
adımlar/gözlem/görüntü resim (512, 640, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/durum_yoğunluğu tensör (7) tf.float32
görev_kodu tensör tf.string

mt_opt/sd

  • Yapılandırma açıklaması : Görev tamamlamanın insan küratörlüğünde tanımlarını içeren başarı algılayıcıları veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 548.56 GiB

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 94.636
'train' 380.234
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'image_0': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=tf.uint8),
    'success': tf.bool,
    'task_code': tf.string,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
resim_0 resim (512, 640, 3) tf.uint8
resim_1 resim (480, 640, 3) tf.uint8
resim_2 resim (480, 640, 3) tf.uint8
başarı tensör tf.bool
görev_kodu tensör tf.string