uiuc_d3field

  • Descripción :

Organizar escritorio de oficina, utensilios, etc.

Dividir Ejemplos
'train' 192
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), 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({
            'depth_1': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16),
            'depth_2': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16),
            'depth_3': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16),
            'depth_4': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16),
            'image_1': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_2': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_3': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'image_4': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
episodio_metadatos FuncionesDict
metadatos_episodio/ruta_archivo Texto cadena Ruta al archivo de datos original.
pasos Conjunto de datos
pasos/acción Tensor (3,) flotador32 Desplazamiento del robot desde el último fotograma
pasos/descuento Escalar flotador32 Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1.
pasos/es_primero Tensor booleano
pasos/es_último Tensor booleano
pasos/es_terminal Tensor booleano
pasos/idioma_incrustación Tensor (512,) flotador32 Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
pasos/instrucción_idioma Texto cadena Instrucción de idiomas.
pasos/observación FuncionesDict
pasos/observación/profundidad_1 Imagen (360, 640, 1) uint16 cámara 1 observación de profundidad.
pasos/observación/profundidad_2 Imagen (360, 640, 1) uint16 cámara 2 observación de profundidad.
pasos/observación/profundidad_3 Imagen (360, 640, 1) uint16 cámara 3 observación de profundidad.
pasos/observación/profundidad_4 Imagen (360, 640, 1) uint16 cámara 4 observación de profundidad.
pasos/observación/imagen_1 Imagen (360, 640, 3) uint8 cámara 1 observación RGB.
pasos/observación/imagen_2 Imagen (360, 640, 3) uint8 Cámara 2 RGB de observación.
pasos/observación/imagen_3 Imagen (360, 640, 3) uint8 Cámara 3 RGB de observación.
pasos/observación/imagen_4 Imagen (360, 640, 3) uint8 Cámara 4 RGB de observación.
pasos/observación/estado Tensor (4, 4) flotador32 Estado efector final del robot
pasos/recompensa Escalar flotador32 Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones.
@article{wang2023d3field,
  title={D^3Field: Dynamic 3D Descriptor Fields for Generalizable Robotic Manipulation},
  author={Wang, Yixuan and Li, Zhuoran and Zhang, Mingtong and Driggs-Campbell, Katherine and Wu, Jiajun and Fei-Fei, Li and Li, Yunzhu},
  journal={arXiv preprint arXiv:},
  year={2023},
}