- Descripción :
Plegado de telas, apilado de cuencos
Página de inicio : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.Roboturk
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
45.39 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1.796 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'terminate_episode': float32,
'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'front_rgb': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'natural_language_instruction': string,
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | FuncionesDict | |||
pasos/acción/gripper_closedness_action | Tensor | (1,) | flotador32 | |
pasos/acción/rotation_delta | Tensor | (3,) | flotador32 | |
pasos/acción/terminar_episodio | Tensor | flotador32 | ||
pasos/acción/world_vector | Tensor | (3,) | flotador32 | |
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/front_rgb | Imagen | (480, 640, 3) | uint8 | |
pasos/observación/incrustación_lenguaje_natural | Tensor | (512,) | flotador32 | |
pasos/observación/instrucción_lenguaje_natural | Tensor | cadena | ||
pasos/recompensa | Escalar | flotador32 |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.
Citación :
@inproceedings{mandlekar2019scaling,
title={Scaling robot supervision to hundreds of hours with roboturk: Robotic manipulation dataset through human reasoning and dexterity},
author={Mandlekar, Ajay and Booher, Jonathan and Spero, Max and Tung, Albert and Gupta, Anchit and Zhu, Yuke and Garg, Animesh and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li},
booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
pages={1048--1055},
year={2019},
organization={IEEE}
}