- Description :
WidowX interagit avec les cuisines jouets
Page d'accueil : https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/
Code source :
tfds.robotics.rtx.Bridge
Versions :
-
0.1.0
(par défaut) : version initiale.
-
Taille du téléchargement :
Unknown size
Taille de l'ensemble de données :
387.49 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ) : Non
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 3 475 |
'train' | 25 460 |
- Structure des fonctionnalités :
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),
}),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
épisode_métadonnées | FonctionnalitésDict | |||
épisode_metadata/episode_id | Scalaire | int32 | ||
épisode_metadata/file_path | Tenseur | chaîne | ||
épisode_metadata/has_image_0 | Scalaire | bouffon | ||
épisode_metadata/has_image_1 | Scalaire | bouffon | ||
épisode_metadata/has_image_2 | Scalaire | bouffon | ||
épisode_metadata/has_image_3 | Scalaire | bouffon | ||
épisode_metadata/has_langue | Scalaire | bouffon | ||
pas | Base de données | |||
étapes/actions | Tenseur | (7,) | flotteur32 | |
étapes/remise | Scalaire | flotteur32 | ||
étapes/is_first | Tenseur | bouffon | ||
étapes/est_dernier | Tenseur | bouffon | ||
étapes/is_terminal | Tenseur | bouffon | ||
étapes/langue_embedding | Tenseur | (512,) | flotteur32 | |
étapes/instruction_langue | Tenseur | chaîne | ||
étapes/observation | FonctionnalitésDict | |||
étapes/observation/image_0 | Image | (256, 256, 3) | uint8 | |
étapes/observation/image_1 | Image | (256, 256, 3) | uint8 | |
étapes/observation/image_2 | Image | (256, 256, 3) | uint8 | |
étapes/observation/image_3 | Image | (256, 256, 3) | uint8 | |
étapes/observation/état | Tenseur | (7,) | flotteur32 | |
étapes/récompense | Scalaire | flotteur32 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised
) :None
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
- Citation :
@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}
}