- Sự miêu tả :
xArm chọn và đặt đồ vật bằng thiết bị phân tâm
Trang chủ : https://owmcorl.github.io
Mã nguồn :
tfds.robotics.rtx.UcsdPickAndPlaceDatasetConvertedExternallyToRlds
Phiên bản :
-
0.1.0
(mặc định): Bản phát hành đầu tiên.
-
Kích thước tải xuống :
Unknown size
Kích thước tập dữ liệu :
3.53 GiB
Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | Ví dụ |
---|---|
'train' | 1.355 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'disclaimer': Text(shape=(), dtype=string),
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
'n_transitions': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=Number of transitions in the episode.),
'success': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=True if the last state of an episode is a success state, False otherwise.),
'success_labeled_by': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x gripper velocities,1x gripper open/close torque].),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x gripper position,3x gripper orientation, 1x finger distance].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp học | Hình dạng | loại D | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
tập_siêu dữ liệu | Tính năngDict | |||
tập_siêu dữ liệu/tuyên bố từ chối trách nhiệm | Chữ | sợi dây | Tuyên bố từ chối trách nhiệm về tập cụ thể. | |
tập_siêu dữ liệu/file_path | Chữ | sợi dây | Đường dẫn tới file dữ liệu gốc. | |
tập_siêu dữ liệu/n_transitions | vô hướng | int32 | Số lần chuyển cảnh trong tập. | |
tập_siêu dữ liệu/thành công | vô hướng | bool | Đúng nếu trạng thái cuối cùng của tập là trạng thái thành công, nếu không thì Sai. | |
tập_siêu dữ liệu/thành công_labeled_by | Chữ | sợi dây | Ai đã dán nhãn thành công (và qua đó là phần thưởng) của tập phim. Có thể là một trong: [con người, người phân loại]. | |
bước | Tập dữ liệu | |||
bước/hành động | Tenxơ | (4,) | phao32 | Hành động của robot, bao gồm [vận tốc kẹp gấp 3 lần, mô-men xoắn đóng/mở kẹp gấp 1 lần]. |
bước/giảm giá | vô hướng | phao32 | Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1. | |
bước/is_first | Tenxơ | bool | ||
bước/is_last | Tenxơ | bool | ||
bước/is_terminal | Tenxơ | bool | ||
các bước/ngôn ngữ_embedding | Tenxơ | (512,) | phao32 | Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5 |
các bước/ngôn ngữ_instruction | Chữ | sợi dây | Giảng dạy ngôn ngữ. | |
bước/quan sát | Tính năngDict | |||
bước/quan sát/hình ảnh | Hình ảnh | (224, 224, 3) | uint8 | Camera quan sát RGB. |
bước/quan sát/trạng thái | Tenxơ | (7,) | phao32 | Trạng thái robot, bao gồm [vị trí kẹp 3x, hướng kẹp 3x, khoảng cách ngón tay 1x]. |
bước/phần thưởng | vô hướng | phao32 | Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo. |
Khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):None
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ): Thiếu.
Trích dẫn :
@preprint{Feng2023Finetuning,
title={Finetuning Offline World Models in the Real World},
author={Yunhai Feng, Nicklas Hansen, Ziyan Xiong, Chandramouli Rajagopalan, Xiaolong Wang},
year={2023}
}