nyu_door_opening_surprising_effectivité

• Description :

Bonjour robot ouvrant les armoires, les micro-ondes, etc.

• Page d'accueil : https://jyopari.github.io/VINN/

• Code source : tfds.robotics.rtx.NyuDoorOpeningSurprisingEffectiveness

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille de l'ensemble de données : 7.12 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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}
}