- תיאור :
WidowX באינטראקציה עם מטבחי צעצוע
קוד מקור :
tfds.robotics.rtx.Bridge
גרסאות :
-
0.1.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
Unknown size
גודל מערך נתונים :
387.49 GiB
שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 3,475 |
'train' | 25,460 |
- מבנה תכונה :
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),
}),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
episode_metadata | FeaturesDict | |||
episode_metadata/episode_id | סקלר | int32 | ||
episode_metadata/file_path | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
episode_metadata/has_image_0 | סקלר | bool | ||
episode_metadata/has_image_1 | סקלר | bool | ||
episode_metadata/has_image_2 | סקלר | bool | ||
episode_metadata/has_image_3 | סקלר | bool | ||
episode_metadata/has_language | סקלר | bool | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | |
צעדים/הנחה | סקלר | לצוף32 | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
שלבים/הטבעת_שפה | מוֹתֵחַ | (512,) | לצוף32 | |
שלבים/הוראת_שפה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
צעדים/תצפית/תמונה_0 | תמונה | (256, 256, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/תמונה_1 | תמונה | (256, 256, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/תמונה_2 | תמונה | (256, 256, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/תמונה_3 | תמונה | (256, 256, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/מצב | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | |
צעדים/פרס | סקלר | לצוף32 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@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}
}