- বর্ণনা :
বাস্তব ডেটাসেট। মোবাইল ম্যানিপুলেশন কাজগুলি অনুকরণ করা যা বাইম্যানুয়াল এবং পুরো শরীর নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন। প্রতিটি কাজের জন্য 50টি প্রদর্শন।
হোমপেজ : https://mobile-aloha.github.io
সোর্স কোড :
tfds.robotics.rtx.AlohaMobile
সংস্করণ :
-
0.1.0
(ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown size
ডেটাসেটের আকার :
47.42 GiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 276 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(16,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_instruction': string,
'observation': FeaturesDict({
'cam_high': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'cam_left_wrist': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'cam_right_wrist': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(14,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
episode_metadata | ফিচারসডিক্ট | |||
episode_metadata/file_path | টেনসর | স্ট্রিং | ||
পদক্ষেপ | ডেটাসেট | |||
পদক্ষেপ/ক্রিয়া | টেনসর | (16,) | float32 | |
পদক্ষেপ/ছাড় | স্কেলার | float32 | ||
steps/is_first | টেনসর | bool | ||
ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | bool | ||
steps/is_terminal | টেনসর | bool | ||
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ | টেনসর | স্ট্রিং | ||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | |||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ক্যাম_হাই | ছবি | (480, 640, 3) | uint8 | |
পদক্ষেপ/অবজারভেশন/ক্যাম_বাম_কব্জি | ছবি | (480, 640, 3) | uint8 | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/ক্যাম_রাইট_কব্জি | ছবি | (480, 640, 3) | uint8 | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র | টেনসর | (14,) | float32 | |
পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | float32 |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):None
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@inproceedings{fu2024mobile,author = {Fu, Zipeng and Zhao, Tony Z. and Finn, Chelsea},title = {Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation},booktitle = {arXiv},year = {2024},}