- 설명 :
테이블 상단의 클램프에 케이블 라우팅
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
4.67 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 165 |
'train' | 1,482 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Angular velocity about the z axis.),
'terminate_episode': float32,
'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Velocity in XYZ.),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'natural_language_instruction': string,
'robot_state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'top_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'wrist225_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'wrist45_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 특징Dict | |||
단계/작업/회전_델타 | 텐서 | (3,) | float32 | z축에 대한 각속도입니다. |
단계/작업/종료_에피소드 | 텐서 | float32 | ||
단계/행동/세계_벡터 | 텐서 | (3,) | float32 | XYZ 단위의 속도. |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지 | 영상 | (128, 128, 3) | uint8 | |
단계/관찰/natural_언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | |
단계/관찰/natural_lang_instruction | 텐서 | 끈 | ||
단계/관찰/robot_state | 텐서 | (7,) | float32 | |
단계/관찰/top_image | 영상 | (128, 128, 3) | uint8 | |
걸음 수/관찰/wrist225_image | 영상 | (128, 128, 3) | uint8 | |
걸음 수/관찰/wrist45_image | 영상 | (128, 128, 3) | uint8 | |
걸음 수/보상 | 스칼라 | float32 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@article{luo2023multistage,
author = {Jianlan Luo and Charles Xu and Xinyang Geng and Gilbert Feng and Kuan Fang and Liam Tan and Stefan Schaal and Sergey Levine},
title = {Multi-Stage Cable Routing through Hierarchical Imitation Learning},
journal = {arXiv pre-print},
year = {2023},
url = {https://arxiv.org/abs/2307.08927},
}