robot

  • Açıklama :

RoboNet, 113 benzersiz kamera bakış açısından alınan 15 milyondan fazla robot-nesne etkileşimi video karesi içerir.

@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : 64x64 RoboNet Örneği.

  • İndirme boyutu : 119.80 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 183.04 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 700
  • Özellik yapısı :
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)),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Açıklama
ÖzelliklerDict
hareketler tensör (Yok, 5) şamandıra32
dosya adı Metin sicim
devletler tensör (Yok, 5) şamandıra32
video Video(Resim) (Yok, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_sample_128

  • Yapılandırma açıklaması : 128x128 RoboNet Örneği.

  • İndirme boyutu : 119.80 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 638.98 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 700
  • Özellik yapısı :
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)),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Açıklama
ÖzelliklerDict
hareketler tensör (Yok, 5) şamandıra32
dosya adı Metin sicim
devletler tensör (Yok, 5) şamandıra32
video Video(Resim) (Yok, 128, 128, 3) uint8

robonet/robonet_64

  • Yapılandırma açıklaması : 64x64 RoboNet.

  • İndirme boyutu : 36.20 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 41.37 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 162.417
  • Özellik yapısı :
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)),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Açıklama
ÖzelliklerDict
hareketler tensör (Yok, 5) şamandıra32
dosya adı Metin sicim
devletler tensör (Yok, 5) şamandıra32
video Video(Resim) (Yok, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_128

  • Yapılandırma açıklaması : 128x128 RoboNet.

  • İndirme boyutu : 36.20 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 144.90 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 162.417
  • Özellik yapısı :
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)),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Açıklama
ÖzelliklerDict
hareketler tensör (Yok, 5) şamandıra32
dosya adı Metin sicim
devletler tensör (Yok, 5) şamandıra32
video Video(Resim) (Yok, 128, 128, 3) uint8