- Descrição :
xArm escolhendo e colocando objetos com distratores
Página inicial : https://owmcorl.github.io
Código fonte :
tfds.robotics.rtx.UcsdPickAndPlaceDatasetConvertedExternallyToRlds
Versões :
-
0.1.0
(padrão): versão inicial.
-
Tamanho do download :
Unknown size
Tamanho do conjunto de dados :
3.53 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'train' | 1.355 |
- Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'disclaimer': Text(shape=(), dtype=string),
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
'n_transitions': Scalar(shape=(), dtype=int32),
'success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'success_labeled_by': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
episódio_metadados | RecursosDict | |||
episódio_metadata/isenção de responsabilidade | Texto | corda | Isenção de responsabilidade sobre o episódio específico. | |
episódio_metadados/caminho_do_arquivo | Texto | corda | Caminho para o arquivo de dados original. | |
episódio_metadata/n_transitions | Escalar | int32 | Número de transições no episódio. | |
episódio_metadata/sucesso | Escalar | bool | Verdadeiro se o último estado de um episódio for um estado de sucesso; caso contrário, será falso. | |
episódio_metadata/success_labeled_by | Texto | corda | Quem rotulou o sucesso (e, portanto, a recompensa) do episódio. Pode ser um dos seguintes: [humano, classificador]. | |
passos | Conjunto de dados | |||
etapas/ação | Tensor | (4,) | float32 | A ação do robô consiste em [3x velocidades da garra, 1x torque de abertura/fechamento da garra]. |
passos/desconto | Escalar | float32 | Desconto, se fornecido, o padrão é 1. | |
passos/é_primeiro | Tensor | bool | ||
passos/é_último | Tensor | bool | ||
etapas/is_terminal | Tensor | bool | ||
etapas/idioma_incorporação | Tensor | (512,) | float32 | Incorporação da linguagem Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
etapas/instrução_idioma | Texto | corda | Instrução de Idiomas. | |
etapas/observação | RecursosDict | |||
passos/observação/imagem | Imagem | (224, 224, 3) | uint8 | Observação RGB da câmera. |
etapas/observação/estado | Tensor | (7,) | float32 | O estado do robô consiste em [3x posição da garra, 3x orientação da garra, 1x distância do dedo]. |
passos/recompensa | Escalar | float32 | Recompensa, se fornecida, 1 na etapa final para demonstrações. |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.
Citação :
@preprint{Feng2023Finetuning,
title={Finetuning Offline World Models in the Real World},
author={Yunhai Feng, Nicklas Hansen, Ziyan Xiong, Chandramouli Rajagopalan, Xiaolong Wang},
year={2023}
}