नकल_खेलना

• विवरण :

14 दीर्घ क्षितिज हेरफेर कार्यों का वास्तविक डेटासेट। समान कार्य करने वाले मानव प्ले डेटा और एकल रोबोट आर्म डेटा का मिश्रण।

• मुखपृष्ठ : https://mimic-play.github.io/

• स्रोत कोड : tfds.robotics.rtx.MimicPlay

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• डेटासेट का आकार : 7.14 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
    }),
    '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': FeaturesDict({
                'front_image_1': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
                'front_image_2': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
            'state': FeaturesDict({
                'ee_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'gripper_position': float32,
                'joint_positions': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'joint_velocities': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            }),
            'wrist_image': FeaturesDict({
                'wrist_image': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@article{wang2023mimicplay,title={Mimicplay: Long-horizon imitation learning by watching human play},author={Wang, Chen and Fan, Linxi and Sun, Jiankai and Zhang, Ruohan and Fei-Fei, Li and Xu, Danfei and Zhu, Yuke and Anandkumar, Anima},journal={arXiv preprint arXiv:2302.12422},year={2023} }