spoc_robot

  • Описание :

  • Домашняя страница : https://spoc-robot.github.io/

  • Исходный код : tfds.robotics.rtx.SpocRobot

  • Версии :

    • 0.1.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.
  • Размер загрузки : Unknown size

  • Размер набора данных : 771.61 GiB

  • Автокэширование ( документация ): Нет

  • Расколы :

Расколоть Примеры
'train' 212 043
'val' 21 108
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'task_target_split': string,
        'task_type': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'an_object_is_in_hand': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'house_index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'hypothetical_task_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'image': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'image_manipulation': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'last_action_is_random': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_action_str': string,
            'last_action_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_agent_location': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'manip_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'minimum_l2_target_distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'minimum_visible_target_alignment': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'nav_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'relative_arm_location_metadata': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'room_current_seen': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'rooms_seen': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'visible_target_4m_count': Scalar(shape=(), dtype=int64),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
эпизод_метаданные ВозможностиDict
метаданные_эпизода/путь_к файлу Тензор нить
эпизод_метаданные/task_target_split Тензор нить
эпизод_метаданные/тип_задачи Тензор нить
шаги Набор данных
шаги/действия Тензор (9,) float32
шаги/скидка Скаляр float32
шаги/is_first Тензор логическое значение
шаги/is_last Тензор логическое значение
шаги/is_terminal Тензор логическое значение
шаги/language_instruction Тензор нить
шаги/наблюдение ВозможностиDict
шаги/наблюдение/an_object_is_in_hand Скаляр логическое значение
шаги/наблюдение/house_index Скаляр int64
шаги/наблюдение/hypothetical_task_success Скаляр логическое значение
шаги/наблюдение/изображение Изображение (224, 384, 3) uint8
шаги/наблюдение/image_manipulation Изображение (224, 384, 3) uint8
шаги/наблюдение/last_action_is_random Скаляр логическое значение
шаги/наблюдение/last_action_str Тензор нить
шаги/наблюдение/last_action_success Скаляр логическое значение
шаги/наблюдение/last_agent_location Тензор (6,) float32
шаги/наблюдение/manip_object_bbox Тензор (10,) float32
шаги/наблюдение/minimum_l2_target_distance Скаляр float32
шаги/наблюдение/minimum_visible_target_alignment Скаляр float32
шаги/наблюдение/nav_object_bbox Тензор (10,) float32
шаги/наблюдение/relative_arm_location_metadata Тензор (4,) float32
шаги/наблюдение/room_current_seen Скаляр логическое значение
шаги/наблюдение/rooms_seen Скаляр int64
шаги/наблюдение/visible_target_4m_count Скаляр int64
шаги/награда Скаляр float32
  • Цитата :
@article{spoc2023,
    author    = {Kiana Ehsani, Tanmay Gupta, Rose Hendrix, Jordi Salvador, Luca Weihs, Kuo-Hao Zeng, Kunal Pratap Singh, Yejin Kim, Winson Han, Alvaro Herrasti, Ranjay Krishna, Dustin Schwenk, Eli VanderBilt, Aniruddha Kembhavi},
    title     = {Imitating Shortest Paths in Simulation Enables Effective Navigation and Manipulation in the Real World},
    journal   = {arXiv},
    year      = {2023},
    eprint    = {2312.02976},
}