- الوصف :
يحتوي RoboNet على أكثر من 15 مليون إطار فيديو للتفاعل بين جسم الإنسان الآلي ، مأخوذ من 113 نقطة مشاهدة فريدة للكاميرا.
الإجراءات عبارة عن دلتا في الموضع والدوران إلى المستجيب النهائي للروبوت مع بعد إضافي واحد من ناقل الحركة المخصص لمفصل القابض.
الحالات عبارة عن مساحة عمل للتحكم في المستجيب الديكارتي مع دوران مقيد ومفصل قابض
وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز
الصفحة الرئيسية https://www.robonet.wiki/
كود المصدر :
tfds.datasets.robonet.Builder
إصدارات :
-
4.0.1
(افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
-
المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند
as_supervised
):None
الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.
الاقتباس :
@article{dasari2019robonet,
title={RoboNet: Large-Scale Multi-Robot Learning},
author={Dasari, Sudeep and Ebert, Frederik and Tian, Stephen and
Nair, Suraj and Bucher, Bernadette and Schmeckpeper, Karl
and Singh, Siddharth and Levine, Sergey and Finn, Chelsea},
journal={arXiv preprint arXiv:1910.11215},
year={2019}
}
robonet / robonet_sample_64 (التكوين الافتراضي)
وصف التكوين : نموذج RoboNet 64x64.
حجم التحميل :
119.80 MiB
حجم مجموعة البيانات :
183.04 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): فقط عندما يكون
shuffle_files=False
(قطار)الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 700 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
أجراءات | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
تنص على | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
فيديو | فيديو (صورة) | (لا شيء ، 64 ، 64 ، 3) | uint8 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robonet / robonet_sample_128
وصف التكوين : نموذج RoboNet 128x128.
حجم التحميل :
119.80 MiB
حجم مجموعة البيانات :
638.98 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 700 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
أجراءات | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
تنص على | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
فيديو | فيديو (صورة) | (لا شيء ، 128 ، 128 ، 3) | uint8 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robonet / robonet_64
وصف التكوين : 64x64 RoboNet.
حجم التحميل :
36.20 GiB
حجم مجموعة البيانات :
41.37 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 162.417 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
أجراءات | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
تنص على | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
فيديو | فيديو (صورة) | (لا شيء ، 64 ، 64 ، 3) | uint8 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
robonet / robonet_128
وصف التكوين : 128x128 RoboNet.
حجم التحميل :
36.20 GiB
حجم مجموعة البيانات :
144.90 GiB
التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'train' | 162.417 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
أجراءات | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
اسم الملف | نص | سلسلة | ||
تنص على | موتر | (بلا ، 5) | تعويم 32 | |
فيديو | فيديو (صورة) | (لا شيء ، 128 ، 128 ، 3) | uint8 |
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):