робонет

• Описание :

RoboNet содержит более 15 миллионов видеокадров взаимодействия робота с объектом, снятых со 113 уникальных камер.

• Действия представляют собой дельты в положении и вращении рабочего органа робота с одним дополнительным измерением вектора действия, зарезервированным для шарнира захвата.

• Состояния представляют собой декартово пространство действия управления концевым рабочим органом с ограниченным вращением и соединением захвата.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://www.robonet.wiki/

• Исходный код : tfds.datasets.robonet.Builder

• Версии :

  • 4.0.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@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 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : Пример RoboNet 64x64.

• Размер загрузки : 119.80 MiB

• Размер набора данных : 183.04 MiB .

• Автокэширование ( документация ): только когда shuffle_files=False (поезд)

• Сплиты :

• Структура функции :

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)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

робонет/робонет_sample_128

• Описание конфигурации : Образец RoboNet 128x128.

• Размер загрузки : 119.80 MiB

• Размер набора данных : 638.98 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

робонет/робонет_64

• Описание конфигурации : 64x64 RoboNet.

• Размер загрузки : 36.20 GiB

• Размер набора данных : 41.37 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

робонет/робонет_128

• Описание конфигурации : 128x128 RoboNet.

• Размер загрузки : 36.20 GiB

• Размер набора данных : 144.90 GiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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)),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):