- Descrizione :
WidowX interagisce con le cucine giocattolo
Pagina iniziale : https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/
Codice sorgente :
tfds.robotics.rtx.Bridge
Versioni :
-
0.1.0
(predefinito): versione iniziale.
-
Dimensioni del download :
Unknown size
Dimensione del set di dati :
387.49 GiB
Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No
Divide :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 3.475 |
'train' | 25.460 |
- Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'episode_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
'file_path': string,
'has_image_0': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_1': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_2': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_3': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_language': Scalar(shape=(), dtype=bool),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), 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': string,
'observation': FeaturesDict({
'image_0': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_3': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
metadati_episodio | CaratteristicheDict | |||
metadati_episodio/id_episodio | Scalare | int32 | ||
metadati_episodio/percorso_file | Tensore | corda | ||
Episode_metadata/has_image_0 | Scalare | bool | ||
Episode_metadata/has_image_1 | Scalare | bool | ||
Episode_metadata/has_image_2 | Scalare | bool | ||
Episode_metadata/has_image_3 | Scalare | bool | ||
metadati_episodio/ha_lingua | Scalare | bool | ||
passi | Set di dati | |||
passi/azione | Tensore | (7,) | float32 | |
passi/sconto | Scalare | float32 | ||
passi/è_primo | Tensore | bool | ||
passi/è_ultimo | Tensore | bool | ||
passi/è_terminale | Tensore | bool | ||
passaggi/incorporamento_lingua | Tensore | (512,) | float32 | |
passi/lingua_istruzioni | Tensore | corda | ||
passi/osservazione | CaratteristicheDict | |||
passi/osservazione/immagine_0 | Immagine | (256, 256, 3) | uint8 | |
passi/osservazione/immagine_1 | Immagine | (256, 256, 3) | uint8 | |
passi/osservazione/immagine_2 | Immagine | (256, 256, 3) | uint8 | |
passi/osservazione/immagine_3 | Immagine | (256, 256, 3) | uint8 | |
passi/osservazione/stato | Tensore | (7,) | float32 | |
passi/ricompensa | Scalare | float32 |
Chiavi supervisionate (vedi il documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@inproceedings{walke2023bridgedata,
title={BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale},
author={Walke, Homer and Black, Kevin and Lee, Abraham and Kim, Moo Jin and Du, Max and Zheng, Chongyi and Zhao, Tony and Hansen-Estruch, Philippe and Vuong, Quan and He, Andre and Myers, Vivek and Fang, Kuan and Finn, Chelsea and Levine, Sergey},
booktitle={Conference on Robot Learning (CoRL)},
year={2023}
}