robot

• Descrizione :

RoboNet contiene oltre 15 milioni di fotogrammi video di interazione robot-oggetto, ripresi da 113 punti di vista unici della telecamera.

• Le azioni sono delta in posizione e rotazione rispetto all'end-effector del robot con una dimensione aggiuntiva del vettore di azione riservata al giunto della pinza.

• Gli stati sono lo spazio d'azione di controllo dell'effettore finale cartesiano con rotazione limitata e un giunto di presa

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://www.robonet.wiki/

• Codice sorgente : tfds.datasets.robonet.Builder

• Versioni :

  • 4.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@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 (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : esempio RoboNet 64x64.

• Dimensione del download : 119.80 MiB

• Dimensione del set di dati: 183.04 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): solo quando shuffle_files=False (treno)

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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)),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_sample_128

• Descrizione della configurazione : esempio RoboNet 128x128.

• Dimensione del download : 119.80 MiB

• Dimensione del set di dati: 638.98 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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)),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_64

• Descrizione della configurazione : 64x64 RoboNet.

• Dimensione del download : 36.20 GiB

• Dimensione del set di dati: 41.37 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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)),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_128

• Descrizione configurazione : 128x128 RoboNet.

• Dimensione del download : 36.20 GiB

• Dimensione del set di dati: 144.90 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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)),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):