ucsd_pick_and_place_dataset_converted_externally_to_rlds

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}
}