- Açıklama :
RoboNet, 113 benzersiz kamera bakış açısından alınan 15 milyondan fazla robot-nesne etkileşimi video karesi içerir.
Eylemler, konumdaki deltalar ve robot uç efektörüne dönüş ve kavrayıcı eklem için ayrılan eylem vektörünün ek bir boyutudur.
Durumlar, sınırlı dönüşe sahip kartezyen uç efektör kontrol eylem alanı ve bir kıskaç eklemidir.
Anasayfa : https://www.robonet.wiki/
Kaynak kodu :
tfds.datasets.robonet.Builder
sürümler :
-
4.0.1
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@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) olduğundabölmeler :
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 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
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 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
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 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
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 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):