- תיאור :
RoboNet מכיל למעלה מ-15 מיליון פריימים של וידאו של אינטראקציה בין רובוט לאובייקט, שצולמו מ-113 נקודות מבט ייחודיות של המצלמה.
הפעולות הן דלתות במיקום ובסיבוב ל-end-effector הרובוט עם מימד נוסף של וקטור הפעולה השמור למפרק האוחז.
המדינות הן מרחב פעולה של שליטה קרטזיאנית של גורם קצה עם סיבוב מוגבל, ומפרק תפס
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
דף הבית : https://www.robonet.wiki/
קוד מקור :
tfds.datasets.robonet.Builder
גרסאות :
-
4.0.1
(ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
-
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
ציטוט :
@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 (תצורת ברירת המחדל)
תיאור תצורה : דוגמה של RoboNet 64x64.
גודל הורדה :
119.80 MiB
גודל ערכת נתונים:
183.04 MiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר
shuffle_files=False
(רכבת)פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 700 |
- מבנה תכונה :
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)),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פעולות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
מדינות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
וִידֵאוֹ | וידאו (תמונה) | (אין, 64, 64, 3) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robonet/robonet_sample_128
תיאור תצורה : 128x128 RoboNet Sample.
גודל הורדה :
119.80 MiB
גודל מערך נתונים :
638.98 MiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 700 |
- מבנה תכונה :
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)),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פעולות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
מדינות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
וִידֵאוֹ | וידאו (תמונה) | (אין, 128, 128, 3) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robonet/robonet_64
תיאור תצורה : 64x64 RoboNet.
גודל הורדה :
36.20 GiB
גודל מערך נתונים :
41.37 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 162,417 |
- מבנה תכונה :
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)),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פעולות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
מדינות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
וִידֵאוֹ | וידאו (תמונה) | (אין, 64, 64, 3) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
robonet/robonet_128
תיאור תצורה : 128x128 RoboNet.
גודל הורדה :
36.20 GiB
גודל מערך נתונים :
144.90 GiB
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 162,417 |
- מבנה תכונה :
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)),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פעולות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
שם קובץ | טֶקסט | חוּט | ||
מדינות | מוֹתֵחַ | (אין, 5) | לצוף32 | |
וִידֵאוֹ | וידאו (תמונה) | (אין, 128, 128, 3) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):