robotimimic_mg

• Descrizione :

I set di dati generati dalla macchina Robomimic sono stati raccolti utilizzando un agente Soft Actor Critic addestrato con una densa ricompensa. Ogni set di dati è costituito dal buffer di riproduzione dell'agente.

Ogni attività ha due versioni: una con osservazioni a bassa dimensione ( low_dim ) e una con immagini ( image ).

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

• Pagina iniziale : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/

• Codice sorgente : tfds.datasets.robomimic_mg.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ): Mancante.

• Citazione :

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mg/lift_mg_image (configurazione predefinita)

• Dimensione del download : 18.04 GiB

• Dimensione del set di dati : 2.73 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

robotimimic_mg/lift_mg_low_dim

• Dimensione del download : 302.25 MiB

• Dimensione del set di dati : 195.10 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

robotimimic_mg/can_mg_image

• Dimensioni del download : 47.14 GiB

• Dimensione del set di dati : 11.15 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
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• Documentazione delle funzionalità :

robotimimic_mg/can_mg_low_dim

• Dimensione del download : 1.01 GiB

• Dimensione del set di dati : 697.71 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
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        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Descrizione :

I set di dati generati dalla macchina Robomimic sono stati raccolti utilizzando un agente Soft Actor Critic addestrato con una densa ricompensa. Ogni set di dati è costituito dal buffer di riproduzione dell'agente.

Ogni attività ha due versioni: una con osservazioni a bassa dimensione ( low_dim ) e una con immagini ( image ).

I set di dati seguono il formato RLDS per rappresentare passaggi ed episodi.

• Pagina iniziale : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/

• Codice sorgente : tfds.datasets.robomimic_mg.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ): Mancante.

• Citazione :

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mg/lift_mg_image (configurazione predefinita)

• Dimensione del download : 18.04 GiB

• Dimensione del set di dati : 2.73 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
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        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

robotimimic_mg/lift_mg_low_dim

• Dimensione del download : 302.25 MiB

• Dimensione del set di dati : 195.10 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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• Documentazione delle funzionalità :

robotimimic_mg/can_mg_image

• Dimensioni del download : 47.14 GiB

• Dimensione del set di dati : 11.15 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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• Documentazione delle funzionalità :

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• Dimensione del download : 1.01 GiB

• Dimensione del set di dati : 697.71 MiB

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• Documentazione delle funzionalità :