- Opis :
Organizacja biurka, przyborów kuchennych itp
Strona główna : https://robopil.github.io/d3fields/
Kod źródłowy :
tfds.robotics.rtx.UiucD3field
Wersje :
-
0.1.0
(domyślnie): Wersja pierwsza.
-
Rozmiar pobierania :
Unknown size
Rozmiar zbioru danych :
15.82 GiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'train' | 192 |
- Struktura funkcji :
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.),
}),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
metadane_odcinka | FunkcjeDykt | |||
metadane_odcinka/ścieżka_pliku | Tekst | smyczkowy | Ścieżka do oryginalnego pliku danych. | |
kroki | Zbiór danych | |||
kroki/akcja | Napinacz | (3,) | pływak32 | Przemieszczenie robota od ostatniej klatki |
kroki/rabat | Skalarny | pływak32 | Rabat, jeśli jest podany, domyślnie wynosi 1. | |
kroki/jest_pierwszy | Napinacz | bool | ||
kroki/jest_ostatni | Napinacz | bool | ||
kroki/is_terminal | Napinacz | bool | ||
kroki/osadzanie_języka | Napinacz | (512,) | pływak32 | Osadzanie języka Kona. Zobacz https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
kroki/instrukcja_językowa | Tekst | smyczkowy | Instrukcja językowa. | |
kroki/obserwacje | FunkcjeDykt | |||
kroki/obserwacja/głębokość_1 | Obraz | (360, 640, 1) | uint16 | kamera 1 obserwacja głębi. |
kroki/obserwacja/głębokość_2 | Obraz | (360, 640, 1) | uint16 | kamera 2 obserwacja głębi. |
kroki/obserwacja/głębokość_3 | Obraz | (360, 640, 1) | uint16 | kamera 3 obserwacja głębi. |
kroki/obserwacja/głębokość_4 | Obraz | (360, 640, 1) | uint16 | kamera 4 obserwacja głębi. |
kroki/obserwacja/obraz_1 | Obraz | (360, 640, 3) | uint8 | kamera 1 obserwacja RGB. |
kroki/obserwacja/obraz_2 | Obraz | (360, 640, 3) | uint8 | kamera 2 obserwacja RGB. |
kroki/obserwacja/obraz_3 | Obraz | (360, 640, 3) | uint8 | kamera 3 obserwacja RGB. |
kroki/obserwacja/obraz_4 | Obraz | (360, 640, 3) | uint8 | kamera 4 obserwacja RGB. |
kroki/obserwacja/stan | Napinacz | (4, 4) | pływak32 | Stan efektora końcowego robota |
kroki/nagroda | Skalarny | pływak32 | Nagroda, jeśli jest zapewniona, 1 na ostatnim etapie w przypadku wersji demonstracyjnych. |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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},
}