- 설명 :
14개의 긴 지평선 조작 작업에 대한 실제 데이터세트입니다. 인간의 플레이 데이터와 동일한 작업을 수행하는 단일 로봇 팔 데이터의 혼합.
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.MimicPlay
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
7.14 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 378 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텐서 | 끈 | ||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (7,) | float32 | |
걸음수/할인 | 스칼라 | float32 | ||
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | |
단계/언어_지시 | 텐서 | 끈 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지 | 특징Dict | |||
단계/관찰/이미지/front_image_1 | 영상 | (120, 120, 3) | uint8 | |
단계/관찰/이미지/front_image_2 | 영상 | (120, 120, 3) | uint8 | |
단계/관찰/상태 | 특징Dict | |||
단계/관찰/상태/ee_pose | 텐서 | (7,) | float32 | |
단계/관찰/상태/그리퍼_위치 | 텐서 | float32 | ||
단계/관찰/상태/관절_위치 | 텐서 | (7,) | float32 | |
단계/관찰/상태/joint_velocities | 텐서 | (7,) | float32 | |
걸음 수/관찰/wrist_image | 특징Dict | |||
걸음 수/관찰/wrist_image/wrist_image | 영상 | (120, 120, 3) | uint8 | |
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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} }