mt_opt

• الوصف :

مجموعات البيانات لورقة MT-Opt .

• الصفحة الرئيسية : https://karolhausman.github.io/mt-opt/

• كود المصدر : tfds.robotics.mt_opt.MtOpt

• إصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التنزيل : Unknown size

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@misc{kalashnikov2021mtopt,
      title={MT-Opt: Continuous Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale},
      author={Dmitry Kalashnikov and Jacob Varley and Yevgen Chebotar and Benjamin Swanson and Rico Jonschkowski and Chelsea Finn and Sergey Levine and Karol Hausman},
      year={2021},
      eprint={2104.08212},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.RO}
}

mt_opt / rlds (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : تحتوي مجموعة البيانات هذه على حلقات مهمة تم جمعها عبر مجموعة من الروبوتات الحقيقية. يتبع تنسيق RLDS لتمثيل الخطوات والحلقات.

• حجم مجموعة البيانات : 4.38 TiB

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'skill': uint8,
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'close_gripper': bool,
            'open_gripper': bool,
            'target_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'terminate': bool,
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'gripper_closed': bool,
            'height_to_bottom': float32,
            'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
            'state_dense': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
    }),
    'task_code': string,
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

mt_opt / sd

• وصف التكوين : مجموعة بيانات أجهزة الكشف عن النجاح التي تحتوي على تعريفات منسقة من قبل الإنسان لإكمال المهام.

• حجم مجموعة البيانات : 548.56 GiB

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image_0': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'success': bool,
    'task_code': string,
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):