Ajuda a proteger a Grande Barreira de Corais com TensorFlow em Kaggle Junte Desafio

robonet

  • Descrição:

O RoboNet contém mais de 15 milhões de quadros de vídeo de interação robô-objeto, tirados de 113 pontos de vista exclusivos da câmera.

  • As ações são deltas na posição e rotação para o executor final do robô com uma dimensão adicional do vetor de ação reservada para a junta da garra.

  • Os estados são espaço de ação de controle cartesiano do efetor final com rotação restrita e uma junta de garra

  • Homepage: https://www.robonet.wiki/

  • O código-fonte: tfds.video.Robonet

  • versões:

    • 4.0.1 (padrão): Não há notas de lançamento.
  • Chaves supervisionado (Veja as_supervised doc ): None

  • Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

  • citação:

@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 (configuração padrão)

  • A inscrição Config: 64x64 RoboNet Amostra.

  • Tamanho do download: 119.80 MiB

  • Dataset size: 183.04 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Somente quando shuffle_files=False (trem)

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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

  • A inscrição Config: 128x128 RoboNet Amostra.

  • Tamanho do download: 119.80 MiB

  • Dataset size: 638.98 MiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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

  • A inscrição Config: 64x64 RoboNet.

  • Tamanho do download: 36.20 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados: 41.37 GiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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

  • A inscrição Config: 128x128 RoboNet.

  • Tamanho do download: 36.20 GiB

  • Tamanho do conjunto de dados: 144.90 GiB

  • Cache-Auto ( documentação ): Não

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'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)),
})