모방_놀이

  • 설명 :

14개의 긴 지평선 조작 작업에 대한 실제 데이터세트입니다. 인간의 플레이 데이터와 동일한 작업을 수행하는 단일 로봇 팔 데이터의 혼합.

나뉘다
'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
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
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
  • 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} }