- 설명 :
사무실 책상, 식기 등 정리
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.UiucD3field
버전 :
-
0.1.0
(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size
데이터세트 크기 :
15.82 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 192 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot displacement from last frame),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
'observation': FeaturesDict({
'depth_1': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 1 depth observation.),
'depth_2': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 2 depth observation.),
'depth_3': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 3 depth observation.),
'depth_4': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 4 depth observation.),
'image_1': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 1 RGB observation.),
'image_2': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 2 RGB observation.),
'image_3': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 3 RGB observation.),
'image_4': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 4 RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Robot end-effector state),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
에피소드_메타데이터 | 특징Dict | |||
에피소드_메타데이터/파일_경로 | 텍스트 | 끈 | 원본 데이터 파일의 경로입니다. | |
단계 | 데이터세트 | |||
단계/작업 | 텐서 | (3,) | float32 | 마지막 프레임에서 로봇 변위 |
걸음수/할인 | 스칼라 | float32 | 할인이 제공되면 기본값은 1입니다. | |
걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
단계/언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | 코나 언어 임베딩. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5를 참조하세요. |
단계/언어_지시 | 텍스트 | 끈 | 언어 교육. | |
단계/관찰 | 특징Dict | |||
단계/관찰/깊이_1 | 영상 | (360, 640, 1) | 단위16 | 카메라 1 깊이 관찰. |
단계/관찰/깊이_2 | 영상 | (360, 640, 1) | 단위16 | 카메라 2 깊이 관찰. |
단계/관찰/깊이_3 | 영상 | (360, 640, 1) | 단위16 | 카메라 3 깊이 관찰. |
단계/관찰/깊이_4 | 영상 | (360, 640, 1) | 단위16 | 카메라 4 깊이 관찰. |
단계/관찰/image_1 | 영상 | (360, 640, 3) | uint8 | 카메라 1 RGB 관찰. |
단계/관찰/image_2 | 영상 | (360, 640, 3) | uint8 | 카메라 2 RGB 관찰. |
단계/관찰/image_3 | 영상 | (360, 640, 3) | uint8 | 카메라 3 RGB 관찰. |
단계/관찰/image_4 | 영상 | (360, 640, 3) | uint8 | 카메라 4 RGB 관찰. |
단계/관찰/상태 | 텐서 | (4, 4) | float32 | 로봇 엔드 이펙터 상태 |
걸음 수/보상 | 스칼라 | float32 | 제공되는 경우 보상, 데모의 마지막 단계에서 1개. |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ): 누락되었습니다.
인용 :
@article{wang2023d3field,
title={D^3Field: Dynamic 3D Descriptor Fields for Generalizable Robotic Manipulation},
author={Wang, Yixuan and Li, Zhuoran and Zhang, Mingtong and Driggs-Campbell, Katherine and Wu, Jiajun and Fei-Fei, Li and Li, Yunzhu},
journal={arXiv preprint arXiv:},
year={2023},
}