- Descripción :
WidowX interactuando con cocinas de juguete
Página de inicio : https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.Bridge
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
387.49 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'test' | 3.475 |
'train' | 25.460 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'episode_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
'file_path': string,
'has_image_0': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_1': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_2': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_image_3': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'has_language': Scalar(shape=(), dtype=bool),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
'language_instruction': string,
'observation': FeaturesDict({
'image_0': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_1': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_2': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image_3': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
episodio_metadatos | FuncionesDict | |||
metadatos_episodio/id_episodio | Escalar | int32 | ||
metadatos_episodio/ruta_archivo | Tensor | cadena | ||
episodio_metadatos/has_image_0 | Escalar | booleano | ||
episodio_metadatos/has_image_1 | Escalar | booleano | ||
episodio_metadatos/has_image_2 | Escalar | booleano | ||
episodio_metadatos/has_image_3 | Escalar | booleano | ||
episodio_metadatos/tiene_idioma | Escalar | booleano | ||
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | Tensor | (7,) | flotador32 | |
pasos/descuento | Escalar | flotador32 | ||
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/idioma_incrustación | Tensor | (512,) | flotador32 | |
pasos/instrucción_idioma | Tensor | cadena | ||
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/imagen_0 | Imagen | (256, 256, 3) | uint8 | |
pasos/observación/imagen_1 | Imagen | (256, 256, 3) | uint8 | |
pasos/observación/imagen_2 | Imagen | (256, 256, 3) | uint8 | |
pasos/observación/imagen_3 | Imagen | (256, 256, 3) | uint8 | |
pasos/observación/estado | Tensor | (7,) | flotador32 | |
pasos/recompensa | Escalar | flotador32 |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@inproceedings{walke2023bridgedata,
title={BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale},
author={Walke, Homer and Black, Kevin and Lee, Abraham and Kim, Moo Jin and Du, Max and Zheng, Chongyi and Zhao, Tony and Hansen-Estruch, Philippe and Vuong, Quan and He, Andre and Myers, Vivek and Fang, Kuan and Finn, Chelsea and Levine, Sergey},
booktitle={Conference on Robot Learning (CoRL)},
year={2023}
}