nyu_door_opening_놀라운_효과

  • 설명 :

안녕하세요 로봇 여는 캐비닛, 전자레인지 등

나뉘다
'test' 49
'train' 435
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Angular velocity around x, y and z axis.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Velocity in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(720, 960, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 Dtype 설명
특징Dict
단계 데이터세트
단계/작업 특징Dict
단계/작업/gripper_closedness_action 텐서 (1,) float32
단계/작업/회전_델타 텐서 (3,) float32 x, y 및 z 축 주위의 각속도.
단계/작업/종료_에피소드 텐서 float32
단계/행동/세계_벡터 텐서 (3,) float32 XYZ 단위의 속도.
걸음수/is_first 텐서 부울
걸음수/is_last 텐서 부울
단계/is_terminal 텐서 부울
단계/관찰 특징Dict
단계/관찰/이미지 영상 (720, 960, 3) uint8
단계/관찰/natural_언어_임베딩 텐서 (512,) float32
단계/관찰/natural_lang_instruction 텐서
걸음 수/보상 스칼라 float32
  • 인용 :
@misc{pari2021surprising,
    title={The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual Imitation},
    author={Jyothish Pari and Nur Muhammad Shafiullah and Sridhar Pandian Arunachalam and Lerrel Pinto},
    year={2021},
    eprint={2112.01511},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.RO}
}