- Описание :
WidowX взаимодействует с игрушечной кухней
Домашняя страница : https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/
Исходный код :
tfds.robotics.rtx.Bridge
.Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
Unknown size
Размер набора данных :
387.49 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 3475 |
'train' | 25 460 |
- Структура функции :
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),
}),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
эпизод_метаданные | ВозможностиDict | |||
Episode_metadata/episode_id | Скаляр | int32 | ||
метаданные_эпизода/путь_к файлу | Тензор | нить | ||
эпизод_метаданные/has_image_0 | Скаляр | логическое значение | ||
эпизод_метаданные/has_image_1 | Скаляр | логическое значение | ||
эпизод_метаданные/has_image_2 | Скаляр | логическое значение | ||
эпизод_метаданные/has_image_3 | Скаляр | логическое значение | ||
эпизод_метаданные/has_language | Скаляр | логическое значение | ||
шаги | Набор данных | |||
шаги/действия | Тензор | (7,) | float32 | |
шаги/скидка | Скаляр | float32 | ||
шаги/is_first | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_last | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_terminal | Тензор | логическое значение | ||
шаги/language_embedding | Тензор | (512,) | float32 | |
шаги/language_instruction | Тензор | нить | ||
шаги/наблюдение | ВозможностиDict | |||
шаги/наблюдение/image_0 | Изображение | (256, 256, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/image_1 | Изображение | (256, 256, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/image_2 | Изображение | (256, 256, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/image_3 | Изображение | (256, 256, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/состояние | Тензор | (7,) | float32 | |
шаги/награда | Скаляр | float32 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}