- 설명 :
천 접기, 그릇 쌓기
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.Roboturk
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
45.39 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1,796 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 특징Dict | |||
단계/작업/gripper_closedness_action | 텐서 | (1,) | float32 | |
단계/작업/회전_델타 | 텐서 | (삼,) | float32 | |
단계/작업/종료_에피소드 | 텐서 | float32 | ||
단계/행동/세계_벡터 | 텐서 | (삼,) | float32 | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/front_rgb | 영상 | (480, 640, 3) | uint8 | |
단계/관찰/natural_언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | |
단계/관찰/natural_lang_instruction | 텐서 | 끈 | ||
걸음수/보상 | 스칼라 | float32 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.
인용 :
@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}
}