- विवरण :
फ्रेंका खिलौना रसोई के साथ बातचीत कर रही है
मुखपृष्ठ : https://play-to-policy.github.io/
स्रोत कोड :
tfds.robotics.rtx.NyuFrankaPlayDatasetConvertedExternallyToRlds
संस्करण :
-
0.1.0
(डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।
-
डाउनलोड आकार :
Unknown size
डेटासेट का आकार :
5.18 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 365 |
'val' | 91 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [7x joint velocities, 3x EE delta xyz, 3x EE delta rpy, 1x gripper position, 1x terminate episode].),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'depth': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Right camera depth observation.),
'depth_additional_view': Tensor(shape=(128, 128, 1), dtype=int32, description=Left camera depth observation.),
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Right camera RGB observation.),
'image_additional_view': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Left camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(13,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 3x EE xyz, 3x EE rpy.),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीप्रकार | विवरण |
---|---|---|---|---|
फीचर्सडिक्ट | ||||
एपिसोड_मेटाडेटा | फीचर्सडिक्ट | |||
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ | मूलपाठ | डोरी | मूल डेटा फ़ाइल का पथ. | |
कदम | डेटासेट | |||
कदम/कार्रवाई | टेन्सर | (15,) | फ्लोट32 | रोबोट कार्रवाई में [7x संयुक्त वेग, 3x ईई डेल्टा xyz, 3x ईई डेल्टा आरपीआई, 1x ग्रिपर स्थिति, 1x टर्मिनेट एपिसोड] शामिल हैं। |
कदम/छूट | अदिश | फ्लोट32 | यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है। | |
चरण/पहला है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/अंतिम है | टेन्सर | बूल | ||
चरण/is_terminal | टेन्सर | बूल | ||
चरण/भाषा_एम्बेडिंग | टेन्सर | (512,) | फ्लोट32 | कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें |
चरण/भाषा_निर्देश | मूलपाठ | डोरी | भाषा निर्देश. | |
चरण/अवलोकन | फीचर्सडिक्ट | |||
चरण/अवलोकन/गहराई | टेन्सर | (128, 128, 1) | int32 | सही कैमरा गहराई अवलोकन। |
चरण/अवलोकन/गहराई_अतिरिक्त_दृश्य | टेन्सर | (128, 128, 1) | int32 | बाएं कैमरे का गहराई से अवलोकन। |
चरण/अवलोकन/छवि | छवि | (128, 128, 3) | uint8 | दायां कैमरा आरजीबी अवलोकन। |
चरण/अवलोकन/image_additional_view | छवि | (128, 128, 3) | uint8 | बायां कैमरा आरजीबी अवलोकन। |
चरण/अवलोकन/स्थिति | टेन्सर | (13,) | फ्लोट32 | रोबोट अवस्था में, [7x रोबोट संयुक्त कोण, 3x EE xyz, 3x EE rpy शामिल है। |
कदम/इनाम | अदिश | फ्लोट32 | यदि प्रदान किया गया तो इनाम, डेमो के लिए अंतिम चरण पर 1। |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@article{cui2022play,
title = {From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data},
author = {Cui, Zichen Jeff and Wang, Yibin and Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Pinto, Lerrel},
journal = {arXiv preprint arXiv:2210.10047},
year = {2022}
}