robonet

  • Descripción :

RoboNet contiene más de 15 millones de cuadros de video de interacción robot-objeto, tomados desde 113 puntos de vista de cámara únicos.

@article{dasari2019robonet,
  title={RoboNet: Large-Scale Multi-Robot Learning},
  author={Dasari, Sudeep and Ebert, Frederik and Tian, Stephen and
  Nair, Suraj and Bucher, Bernadette and Schmeckpeper, Karl
  and Singh, Siddharth and Levine, Sergey and Finn, Chelsea},
  journal={arXiv preprint arXiv:1910.11215},
  year={2019}
}

robonet/robonet_sample_64 (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : Muestra RoboNet 64x64.

  • Tamaño de la descarga : 119.80 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 183.04 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Solo cuando shuffle_files=False (tren)

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 700
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
comportamiento Tensor (Ninguno, 5) flotar32
Nombre del archivo Texto cadena
estados Tensor (Ninguno, 5) flotar32
video Vídeo (Imagen) (Ninguno, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_sample_128

  • Descripción de la configuración : 128x128 Ejemplo de RoboNet.

  • Tamaño de la descarga : 119.80 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 638.98 MiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 700
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
comportamiento Tensor (Ninguno, 5) flotar32
Nombre del archivo Texto cadena
estados Tensor (Ninguno, 5) flotar32
video Vídeo (Imagen) (Ninguno, 128, 128, 3) uint8

robonet/robonet_64

  • Descripción de la configuración : 64x64 RoboNet.

  • Tamaño de descarga : 36.20 GiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 41.37 GiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 162,417
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
comportamiento Tensor (Ninguno, 5) flotar32
Nombre del archivo Texto cadena
estados Tensor (Ninguno, 5) flotar32
video Vídeo (Imagen) (Ninguno, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_128

  • Descripción de la configuración : 128x128 RoboNet.

  • Tamaño de descarga : 36.20 GiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 144.90 GiB

  • Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'train' 162,417
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
comportamiento Tensor (Ninguno, 5) flotar32
Nombre del archivo Texto cadena
estados Tensor (Ninguno, 5) flotar32
video Vídeo (Imagen) (Ninguno, 128, 128, 3) uint8