- বর্ণনা :
Teleoped Google রোবট বেশিরভাগই একটি টেবিল থেকে বাছাই করার জায়গা করছে
হোমপেজ : https://www.kaggle.com/datasets/google/bc-z-robot/discussion/309201
সোর্স কোড :
tfds.robotics.rtx.BcZ
সংস্করণ :
-
0.1.0
(ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।
-
ডাউনলোড আকার :
Unknown size
ডেটাসেটের আকার :
81.15 GiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না
বিভাজন :
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|---|
'train' | 39,350 |
'val' | ৩,৯১৪ |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'future/axis_angle_residual': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=The next 10 actions for the rotation. Each action is a 3D delta to add to the current axis angle.),
'future/target_close': Tensor(shape=(10,), dtype=int64, description=The next 10 actions for the gripper. Each action is the value the gripper closure should be changed to (notably it is *not* a delta.)),
'future/xyz_residual': Tensor(shape=(30,), dtype=float32, description=The next 10 actions for the positions. Each action is a 3D delta to add to current position.),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'episode_success': float32,
'image': Image(shape=(171, 213, 3), dtype=uint8, description=Camera image of the robot, downsampled 3x),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=An embedding of the task via Universal Sentence Encoder (https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4)),
'natural_language_instruction': string,
'present/autonomous': int64,
'present/axis_angle': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The current rotation of the end effector in axis-angle representation.),
'present/intervention': int64,
'present/sensed_close': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=How much the gripper is currently closed. Scaled from 0 to 1, but not all values from 0 to 1 are reachable. The range in the data is about 0.2 to 1),
'present/xyz': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=The current position of the end effector in axis-angle representation, in robot frame),
'sequence_length': int64,
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|---|---|---|---|
ফিচারসডিক্ট | ||||
পদক্ষেপ | ডেটাসেট | |||
পদক্ষেপ/ক্রিয়া | ফিচারসডিক্ট | |||
পদক্ষেপ/ক্রিয়া/ভবিষ্যত/অক্ষ_কোণ_অবশিষ্ট | টেনসর | (30,) | float32 | ঘূর্ণনের জন্য পরবর্তী 10টি অ্যাকশন। বর্তমান অক্ষ কোণে যোগ করার জন্য প্রতিটি ক্রিয়া একটি 3D ডেল্টা। |
পদক্ষেপ/ক্রিয়া/ভবিষ্যত/টার্গেট_ক্লোজ | টেনসর | (10,) | int64 | গ্রিপারের জন্য পরবর্তী 10টি অ্যাকশন। প্রতিটি ক্রিয়া হল গ্রিপার বন্ধ করার মান পরিবর্তন করা উচিত (উল্লেখ্যভাবে এটি একটি ডেল্টা নয় ।) |
পদক্ষেপ/ক্রিয়া/ভবিষ্যত/xyz_residual | টেনসর | (30,) | float32 | পদের জন্য পরবর্তী 10টি কাজ। বর্তমান অবস্থানে যোগ করার জন্য প্রতিটি ক্রিয়া একটি 3D ডেল্টা। |
steps/is_first | টেনসর | bool | ||
ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | bool | ||
steps/is_terminal | টেনসর | bool | ||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | |||
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/পর্ব_সাফল্য | টেনসর | float32 | একটি 0-1 সাফল্যের লেবেল | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র | ছবি | (171, 213, 3) | uint8 | রোবটের ক্যামেরা ছবি, 3x নমুনা নিচে |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/প্রাকৃতিক_ভাষা_এম্বেডিং | টেনসর | (512,) | float32 | ইউনিভার্সাল সেন্টেন্স এনকোডার ( https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4 ) এর মাধ্যমে টাস্কের একটি এমবেডিং |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/প্রাকৃতিক_ভাষা_নির্দেশ | টেনসর | স্ট্রিং | রোবটকে যে কাজটি করতে বলা হয়েছিল। | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বর্তমান/স্বায়ত্তশাসিত | টেনসর | int64 | পর্বগুলি ড্যাগারের মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয়। এটি একটি 0/1 লেবেল যে কর্মটি নীতি বা টেলিঅপারেটরের থেকে। 1 = নীতি থেকে। | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বর্তমান/অক্ষ_কোণ | টেনসর | (৩,) | float32 | অক্ষ-কোণ উপস্থাপনায় শেষ প্রভাবকের বর্তমান ঘূর্ণন। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষন/বর্তমান/হস্তক্ষেপ | টেনসর | int64 | পর্বগুলি ড্যাগারের মাধ্যমে সংগ্রহ করা হয়। এটি একটি 0/1 লেবেল যে কর্মটি নীতি বা টেলিঅপারেটরের থেকে। 1 = টেলিঅপারেটর থেকে। এটি বর্তমান/স্বায়ত্তশাসিত এর ঠিক বিপরীত | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বর্তমান/অনুভূত_ক্লোজ | টেনসর | (1,) | float32 | বর্তমানে কতটা গ্রিপার বন্ধ আছে। 0 থেকে 1 পর্যন্ত স্কেল করা হয়েছে, কিন্তু 0 থেকে 1 পর্যন্ত সমস্ত মান পৌঁছানো যায় না। তথ্যের পরিসর প্রায় 0.2 থেকে 1 |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/বর্তমান/xyz | টেনসর | (৩,) | float32 | রোবট ফ্রেমে অক্ষ-কোণ উপস্থাপনায় শেষ প্রভাবকের বর্তমান অবস্থান |
ধাপ/পর্যবেক্ষণ/ক্রম_দৈর্ঘ্য | টেনসর | int64 | পর্বের দৈর্ঘ্য | |
পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | float32 |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_supervised
doc ):None
চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@inproceedings{jang2021bc,
title={ {BC}-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning},
author={Eric Jang and Alex Irpan and Mohi Khansari and Daniel Kappler and Frederik Ebert and Corey Lynch and Sergey Levine and Chelsea Finn},
booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning},
year={2021},
url={https://openreview.net/forum?id=8kbp23tSGYv} }