- Opis :
Franka odkrywa kuchnie z zabawkami
Strona główna : https://human-world-model.github.io/
Kod źródłowy :
tfds.robotics.rtx.CmuFrankaExplorationDatasetConvertedExternallyToRlds
Wersje :
-
0.1.0
(domyślnie): Wersja pierwsza.
-
Rozmiar pobierania :
Unknown size
Rozmiar zbioru danych :
602.24 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'train' | 199 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [end effector position3x, end effector orientation3x, gripper action1x, episode termination1x].),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'highres_image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=High resolution main camera observation),
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
'structured_action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Structured action, consisting of hybrid affordance and end-effector control, described in Structured World Models from Human Videos.),
}),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
metadane_odcinka | FunkcjeDykt | |||
metadane_odcinka/ścieżka_pliku | Tekst | smyczkowy | Ścieżka do oryginalnego pliku danych. | |
kroki | Zbiór danych | |||
kroki/akcja | Napinacz | (8,) | pływak32 | Akcja robota składa się z [położenia efektora końcowego 3x, orientacji efektora końcowego 3x, działania chwytaka 1x, zakończenia odcinka 1x]. |
kroki/rabat | Skalarny | pływak32 | Rabat, jeśli jest podany, domyślnie wynosi 1. | |
kroki/jest_pierwszy | Napinacz | bool | ||
kroki/jest_ostatni | Napinacz | bool | ||
kroki/is_terminal | Napinacz | bool | ||
kroki/osadzanie_języka | Napinacz | (512,) | pływak32 | Osadzanie języka Kona. Zobacz https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
kroki/instrukcja_językowa | Tekst | smyczkowy | Instrukcja językowa. | |
kroki/obserwacje | FunkcjeDykt | |||
kroki/obserwacja/obraz_wysokiej rozdzielczości | Obraz | (480, 640, 3) | uint8 | Obserwacja z głównej kamery w wysokiej rozdzielczości |
kroki/obserwacja/obraz | Obraz | (64, 64, 3) | uint8 | Główna kamera obserwacji RGB. |
kroki/nagroda | Skalarny | pływak32 | Nagroda, jeśli jest zapewniona, 1 na ostatnim etapie w przypadku wersji demonstracyjnych. | |
kroki/akcja_strukturalna | Napinacz | (8,) | pływak32 | Ustrukturyzowane działanie, składające się z hybrydowej afordancji i kontroli efektorów końcowych, opisane w Structured World Models from Human Videos. |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@inproceedings{mendonca2023structured,
title={Structured World Models from Human Videos},
author={Mendonca, Russell and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
journal={RSS},
year={2023}
}