ロボミミック_mg

• 説明:

Robomimic マシンで生成されたデータセットは、密な報酬でトレーニングされた Soft Actor Critic エージェントを使用して収集されました。各データセットは、エージェントのリプレイ バッファで構成されます。

各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元観測 ( low_dim ) で、もう 1 つは画像 ( image ) です。

データセットはRLDS 形式に従って、ステップとエピソードを表します。

• ホームページ: https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/

• ソース コード: tfds.datasets.robomimic_mg.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ): ありません。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• ダウンロードサイズ: 18.04 GiB

• データセットサイズ: 2.73 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/リフト_mg_low_dim

• ダウンロードサイズ: 302.25 MiB

• データセットのサイズ: 195.10 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

• スプリット:

• 機能構造:

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({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/can_mg_image

• ダウンロードサイズ: 47.14 GiB

• データセットサイズ: 11.15 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/can_mg_low_dim

• ダウンロードサイズ: 1.01 GiB

• データセットのサイズ: 697.71 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
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            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

• 説明:

Robomimic マシンで生成されたデータセットは、密な報酬でトレーニングされた Soft Actor Critic エージェントを使用して収集されました。各データセットは、エージェントのリプレイ バッファで構成されます。

各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元観測 ( low_dim ) で、もう 1 つは画像 ( image ) です。

データセットはRLDS 形式に従って、ステップとエピソードを表します。

• ホームページ: https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/

• ソース コード: tfds.datasets.robomimic_mg.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ): ありません。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• ダウンロードサイズ: 18.04 GiB

• データセットサイズ: 2.73 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/リフト_mg_low_dim

• ダウンロードサイズ: 302.25 MiB

• データセットのサイズ: 195.10 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
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        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
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            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/can_mg_image

• ダウンロードサイズ: 47.14 GiB

• データセットサイズ: 11.15 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
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            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
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            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
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        'reward': float64,
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    }),
})

• 機能のドキュメント:

ロボミミック_mg/can_mg_low_dim

• ダウンロードサイズ: 1.01 GiB

• データセットのサイズ: 697.71 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
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• 機能のドキュメント: