- 説明：
こんにちはロボットがキャビネットや電子レンジなどを開けます
ホームページ: https://jyopari.github.io/VINN/
ソースコード:
tfds.robotics.rtx.NyuDoorOpeningSurprisingEffectivenessバージョン:
-
0.1.0(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
Unknown sizeデータセットのサイズ:
7.12 GiB自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'test' | 49 |
'train' | 435 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'terminate_episode': float32,
'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(720, 960, 3), dtype=uint8),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'natural_language_instruction': string,
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| ステップ | データセット | |||
| ステップ/アクション | 特徴辞書 | |||
| ステップ/アクション/gripper_closedness_action | テンソル | (1,) | float32 | |
| ステップ/アクション/回転デルタ | テンソル | (3,) | float32 | x、y、z 軸の周りの角速度。 |
| ステップ/アクション/terminate_episode | テンソル | float32 | ||
| ステップ/アクション/world_vector | テンソル | (3,) | float32 | XYZ の速度。 |
| ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
| ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
| ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
| 手順・観察・イメージ | 画像 | (720、960、3) | uint8 | |
| ステップ/観察/natural_lang_embedding | テンソル | (512,) | float32 | |
| ステップ/観察/natural_ language_instruction | テンソル | 弦 | ||
| 歩数/報酬 | スカラー | float32 |
監視キー(
as_superviseddocを参照):None図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用：
@misc{pari2021surprising,
title={The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual Imitation},
author={Jyothish Pari and Nur Muhammad Shafiullah and Sridhar Pandian Arunachalam and Lerrel Pinto},
year={2021},
eprint={2112.01511},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.RO}
}