nyu_rot_dataset_converted_exinterally_to_rlds

  • विवरण :

xArm लघु-क्षितिज तालिका-शीर्ष कार्य

विभाजित करना उदाहरण
'train' 14
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        '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({
            'image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ मूलपाठ डोरी मूल डेटा फ़ाइल का पथ.
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट एक्शन में [3x रोबोट एंड इफ़ेक्टर डेल्टा पोजीशन, 3x रोबोट एंड इफ़ेक्टर रोटेशन (रोल, पिच, यॉ), 1x ग्रिपर ओपन/क्लोज़ (0-ओपन, 1-क्लोज़्ड)] शामिल हैं।
कदम/छूट अदिश फ्लोट32 यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है।
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32 कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें
चरण/भाषा_निर्देश मूलपाठ डोरी भाषा निर्देश.
चरण/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/छवि छवि (84, 84, 3) uint8 मुख्य कैमरा आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (7,) फ्लोट32 रोबोट अवस्था में [3x रोबोट अंत प्रभावकार स्थिति, 3x रोबोट अंत प्रभावक घुमाव (रोल, पिच, यॉ), 1x ग्रिपर खुला/बंद (0-खुला, 1-बंद)] शामिल हैं।
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32 यदि प्रदान किया गया तो इनाम, डेमो के लिए अंतिम चरण पर 1।
  • पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

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

  • उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): गुम है।

  • उद्धरण :

@inproceedings{haldar2023watch,
  title={Watch and match: Supercharging imitation with regularized optimal transport},
  author={Haldar, Siddhant and Mathur, Vaibhav and Yarats, Denis and Pinto, Lerrel},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  pages={32--43},
  year={2023},
  organization={PMLR}
}