- 설명 :
MT-Opt 논문 용 데이터 세트 .
소스 코드 :
tfds.robotics.mt_opt.MtOpt
버전 :
-
1.0.0
(기본값): 최초 릴리스.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
인용 :
@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(기본 구성)
구성 설명 : 이 데이터 세트에는 실제 로봇 전체에서 수집된 작업 에피소드가 포함되어 있습니다. RLDS 형식 을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.
데이터세트 크기 :
4.38 TiB
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 920,165 |
- 기능 구조 :
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,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
episode_id | 텐서 | 끈 | ||
기술 | 텐서 | uint8 | ||
단계 | 데이터 세트 | |||
단계/액션 | 풍모Dict | |||
단계/작업/close_gripper | 텐서 | 부울 | ||
단계/작업/open_gripper | 텐서 | 부울 | ||
단계/액션/target_pose | 텐서 | (7,) | float32 | |
단계/작업/종료 | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_first | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 풍모Dict | |||
단계/관찰/gripper_closed | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰/height_to_bottom | 텐서 | float32 | ||
단계/관찰/이미지 | 영상 | (512, 640, 3) | uint8 | |
단계/관측/state_dense | 텐서 | (7,) | float32 | |
task_code | 텐서 | 끈 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
mt_opt/sd
구성 설명 : 작업 완료에 대해 사람이 선별한 정의를 포함하는 성공 감지기 데이터 세트입니다.
데이터세트 크기 :
548.56 GiB
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 94,636 |
'train' | 380,234 |
- 기능 구조 :
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,
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
이미지_0 | 영상 | (512, 640, 3) | uint8 | |
이미지_1 | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
이미지_2 | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
성공 | 텐서 | 부울 | ||
task_code | 텐서 | 끈 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):