रोबो_सेट

  • विवरण :

एकल रोबोट भुजा का वास्तविक डेटासेट 38 कार्यों, 7500 प्रक्षेप पथों में 12 गैर-तुच्छ हेरफेर कौशल का प्रदर्शन करता है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 18,250
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'trial_id': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image_left': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_right': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_top': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'image_wrist': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
            'state_velocity': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ टेन्सर डोरी
एपिसोड_मेटाडेटा/ट्रायल_आईडी टेन्सर डोरी
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (8,) फ्लोट32
कदम/छूट अदिश फ्लोट32
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_निर्देश टेन्सर डोरी
चरण/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/image_left छवि (240, 424, 3) uint8
चरण/अवलोकन/image_right छवि (240, 424, 3) uint8
चरण/अवलोकन/image_top छवि (240, 424, 3) uint8
चरण/अवलोकन/छवि_कलाई छवि (240, 424, 3) uint8
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (8,) फ्लोट32
चरण/अवलोकन/स्थिति_वेग टेन्सर (8,) फ्लोट32
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32
  • पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

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

  • उदाहरण ( tfds.as_dataframe ): गुम है।

  • उद्धरण :

@misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar},  year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }