robomimic_ph

  • Açıklama :

Uzman İnsan veri kümeleri, RoboTurk platformunu kullanan 1 uzman operatör tarafından toplanmıştır (birlikte çalışan 2 uzman operatörün bulunduğu Taşımacılık hariç). Her veri seti 200 başarılı yörüngeden oluşur.

Her görevin iki versiyonu vardır: biri düşük boyutlu gözlemler ( low_dim ) ve diğeri imajlar ( image ).

Veri kümeleri, adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini takip eder.

Bölmek Örnekler
'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 (varsayılan yapılandırma)

  • İndirme boyutu : 17.69 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 8.50 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (32,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/lift_image

  • İndirme boyutu : 798.43 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 114.47 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (10,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (32,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/can_low_dim

  • İndirme boyutu : 43.38 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 27.73 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (71,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/can_image

  • İndirme boyutu : 1.87 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 474.55 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (71,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/square_low_dim

  • İndirme boyutu : 47.69 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 29.91 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (45,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/square_image

  • İndirme boyutu : 2.42 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 401.28 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/agentview_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/nesne tensör (14,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (45,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/transport_low_dim

  • İndirme boyutu : 294.70 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 208.05 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (14,) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (41,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (115,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/transport_image

  • İndirme boyutu : 15.07 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 3.64 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzde 20 tensör tf.bool
20_percent_tren tensör tf.bool
20_percent_valid tensör tf.bool
yüzde 50 tensör tf.bool
50_percent_tren tensör tf.bool
50_percent_valid tensör tf.bool
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (14,) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (41,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_eye_in_hand_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot1_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot1_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/omuz kamerası0_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/omuz kamerası1_image resim (84, 84, 3) tf.uint8
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (115,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/tool_hang_low_dim

  • İndirme boyutu : 192.29 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 121.77 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (44,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (58,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool

robomimic_ph/tool_hang_image

  • İndirme boyutu : 61.96 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 9.10 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Özellik yapısı :

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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör tf.string
ufuk tensör tf.int32
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem tensör (7) tf.float64
adımlar/indirim tensör tf.int32
adımlar/is_first tensör tf.bool
adımlar/is_last tensör tf.bool
adımlar/is_terminal tensör tf.bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/nesne tensör (44,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_pos tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_quat tensör (4,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_ang tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eef_vel_lin tensör (3,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_eye_in_hand_image resim (240, 240, 3) tf.uint8
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qpos tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_gripper_qvel tensör (2,) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_cos tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_pos_sin tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/robot0_joint_vel tensör (7) tf.float64
adımlar/gözlem/yan görünüm_resmi resim (240, 240, 3) tf.uint8
adımlar/ödül tensör tf.float64
adımlar/durumlar tensör (58,) tf.float64
tren tensör tf.bool
geçerli tensör tf.bool