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robonet

  • Descripción:

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

  • Las acciones son deltas en posición y rotación hacia el efector final del robot con una dimensión adicional del vector de acción reservada para la articulación de la pinza.

  • Los estados son espacio cartesiano de acción de control del efector final con rotación restringida y una articulación de agarre

  • Inicio: https://www.robonet.wiki/

  • El código fuente: tfds.video.Robonet

  • versiones:

    • 4.0.1 (por defecto): No hay notas de la versión.
  • Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

  • Figura ( tfds.show_examples ): No soportado.

  • Cita:

@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 Config: 64x64 RoboNet de muestra.

  • Tamaño del paquete: 119.80 MiB

  • Conjunto de datos de tamaño: 183.04 MiB

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

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'train' 700
  • características:
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8)),
})

robonet / robonet_sample_128

  • Descripción Config: 128x128 RoboNet de muestra.

  • Tamaño del paquete: 119.80 MiB

  • Conjunto de datos de tamaño: 638.98 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): No

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'train' 700
  • características:
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=tf.uint8)),
})

robonet / robonet_64

  • Descripción config: 64x64 RoboNet.

  • Tamaño del paquete: 36.20 GiB

  • Tamaño de conjunto de datos: 41.37 GiB

  • Auto-caché ( documentación ): No

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'train' 162,417
  • características:
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8)),
})

robonet / robonet_128

  • Descripción config: 128x128 RoboNet.

  • Tamaño del paquete: 36.20 GiB

  • Tamaño de conjunto de datos: 144.90 GiB

  • Auto-caché ( documentación ): No

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'train' 162,417
  • características:
FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=tf.float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=tf.uint8)),
})