robomimic_ph

  • תיאור :

מערכי הנתונים של Proficient Human נאספו על ידי מפעיל מיומן אחד באמצעות פלטפורמת RoboTurk (למעט Transport, שבה היו 2 מפעילים מיומנים שעבדו יחד). כל מערך נתונים מורכב מ-200 מסלולים מוצלחים.

לכל משימה שתי גרסאות: אחת עם תצפיות ממדיות נמוכות ( low_dim ), ואחת עם תמונות ( image ).

מערכי הנתונים פועלים לפי פורמט RLDS כדי לייצג שלבים ופרקים.

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 200
@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_ph/lift_low_dim (תצורת ברירת המחדל)

  • גודל הורדה : 17.69 MiB

  • גודל מערך נתונים : 8.50 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (10,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (32,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/lift_image

  • גודל הורדה : 798.43 MiB

  • גודל מערך נתונים : 114.47 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
steps/observation/agentview_image תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (10,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (32,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/can_low_dim

  • גודל הורדה : 43.38 MiB

  • גודל ערכת נתונים: 27.73 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (71,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/can_image

  • גודל הורדה : 1.87 GiB

  • גודל ערכת נתונים: 474.55 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
steps/observation/agentview_image תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (71,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/square_low_dim

  • גודל הורדה : 47.69 MiB

  • גודל ערכת נתונים: 29.91 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (45,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/square_image

  • גודל הורדה : 2.42 GiB

  • גודל מערך נתונים : 401.28 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
steps/observation/agentview_image תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (45,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/transport_low_dim

  • גודל הורדה : 294.70 MiB

  • גודל מערך נתונים : 208.05 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר shuffle_files=False (רכבת)

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (41,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
steps/observation/robot1_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (115,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/transport_image

  • גודל הורדה : 15.07 GiB

  • גודל מערך נתונים : 3.64 GiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    '20_percent': tf.bool,
    '20_percent_train': tf.bool,
    '20_percent_valid': tf.bool,
    '50_percent': tf.bool,
    '50_percent_train': tf.bool,
    '50_percent_valid': tf.bool,
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=tf.uint8),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
20 מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 20_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
20_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
50 אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
רכבת 50_אחוזים מוֹתֵחַ tf.bool
50_אחוזים_תקף מוֹתֵחַ tf.bool
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (14,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (41,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_עין_ביד_תמונה תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט1_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט1_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
steps/observation/robot1_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/מצלמת כתף0_image תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/צילום_כתף1 תמונה (84, 84, 3) tf.uint8
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (115,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/tool_hang_low_dim

  • גודל הורדה : 192.29 MiB

  • גודל ערכת נתונים: 121.77 MiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(44,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (44,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (58,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool

robomimic_ph/tool_hang_image

  • גודל הורדה : 61.96 GiB

  • גודל מערך נתונים : 9.10 GiB

  • שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'episode_id': tf.string,
    'horizon': tf.int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
        'discount': tf.int32,
        'is_first': tf.bool,
        'is_last': tf.bool,
        'is_terminal': tf.bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(44,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=tf.float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=tf.uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float64),
            'sideview_image': Image(shape=(240, 240, 3), dtype=tf.uint8),
        }),
        'reward': tf.float64,
        'states': Tensor(shape=(58,), dtype=tf.float64),
    }),
    'train': tf.bool,
    'valid': tf.bool,
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
פרק_מזהה מוֹתֵחַ tf.string
אופק מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/הנחה מוֹתֵחַ tf.int32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ tf.bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ tf.bool
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ מוֹתֵחַ (44,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_pos מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_quat מוֹתֵחַ (4,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_ang מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_eef_vel_lin מוֹתֵחַ (3,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_עין_בתמונה_יד תמונה (240, 240, 3) tf.uint8
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qpos מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_gripper_qvel מוֹתֵחַ (2,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_cos מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_pos_sin מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/רובוט0_joint_vel מוֹתֵחַ (7,) tf.float64
צעדים/תצפית/תמונה_צדדית תמונה (240, 240, 3) tf.uint8
צעדים/פרס מוֹתֵחַ tf.float64
צעדים/מדינות מוֹתֵחַ (58,) tf.float64
רכבת מוֹתֵחַ tf.bool
תָקֵף מוֹתֵחַ tf.bool