cmu_franka_exploration_dataset_converted_externally_to_rlds

  • Tanım :

Franka oyuncak mutfakları keşfediyor

Bölmek Örnekler
'train' 199
  • Özellik yapısı :
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.),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Metin sicim Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (8,) kayan nokta32 Robot eylemi, [son efektör konumu3x, uç efektör yönelimi3x, kıskaç eylemi1x, bölüm sonlandırma1x]'den oluşur.
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32 Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/dil_embedding Tensör (512,) kayan nokta32 Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction Metin sicim Dil Öğretimi.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/highres_image Resim (480, 640, 3) uint8 Yüksek çözünürlüklü ana kamera gözlemi
adımlar/gözlem/görüntü Resim (64, 64, 3) uint8 Ana kamera RGB gözlemi.
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
adımlar/yapılandırılmış_eylem Tensör (8,) kayan nokta32 İnsan Videolarından Yapılandırılmış Dünya Modelleri'nde açıklanan, hibrit uygunluk ve son efektör kontrolünden oluşan yapılandırılmış eylem.
  • Alıntı :
@inproceedings{mendonca2023structured,
              title={Structured World Models from Human Videos},
              author={Mendonca, Russell  and Bahl, Shikhar and Pathak, Deepak},
              journal={RSS},
              year={2023}
            }