ucsd_pick_and_place_dataset_converted_externally_to_rlds

• คำอธิบาย :

xแขนหยิบและวางสิ่งของโดยมีสิ่งรบกวนสมาธิ

• หน้าแรก : https://owmcorl.github.io

• ซอร์สโค้ด : tfds.robotics.rtx.UcsdPickAndPlaceDatasetConvertedExternallyToRlds

• รุ่น :

  • 0.1.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก

• ขนาดการดาวน์โหลด : Unknown size

• ขนาดชุดข้อมูล : 3.53 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

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.),
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ): หายไป

• การอ้างอิง :

@preprint{Feng2023Finetuning,
    title={Finetuning Offline World Models in the Real World},
    author={Yunhai Feng, Nicklas Hansen, Ziyan Xiong, Chandramouli Rajagopalan, Xiaolong Wang},
    year={2023}
}