robonet

• Descriptif :

RoboNet contient plus de 15 millions d'images vidéo d'interaction robot-objet, prises à partir de 113 points de vue de caméra uniques.

• Les actions sont des deltas de position et de rotation par rapport à l'effecteur terminal du robot avec une dimension supplémentaire du vecteur d'action réservée à l'articulation du préhenseur.

• Les états sont un espace cartésien d'action de contrôle de l'effecteur terminal avec une rotation restreinte et une articulation de préhension

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://www.robonet.wiki/

• Code source : tfds.datasets.robonet.Builder

• Versions :

  • 4.0.1 (par défaut) : aucune note de version.

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Citation :

@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 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : échantillon RoboNet 64x64.

• Taille du téléchargement : 119.80 MiB

• Taille du jeu de données : 183.04 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : uniquement lorsque shuffle_files=False (train)

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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)),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_sample_128

• Description de la configuration : échantillon RoboNet 128 x 128.

• Taille du téléchargement : 119.80 MiB

• Taille du jeu de données : 638.98 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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)),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_64

• Description de la configuration : 64x64 RoboNet.

• Taille du téléchargement : 36.20 GiB

• Taille du jeu de données : 41.37 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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)),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_128

• Description de la configuration : 128x128 RoboNet.

• Taille du téléchargement : 36.20 GiB

• Taille du jeu de données : 144.90 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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)),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):