köprü

• Tanım :

WidowX oyuncak mutfaklarla etkileşime giriyor

• Ana sayfa : https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/

• Kaynak kodu : tfds.robotics.rtx.Bridge

• Sürümler :

  • 0.1.0 (varsayılan): İlk sürüm.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : 387.49 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	3.475
'train'	25.460

• Özellik yapısı :

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),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri	ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/episode_id	Skaler		int32
bölüm_metadata/dosya_yolu	Tensör		sicim
bölüm_metadata/has_image_0	Skaler		bool
bölüm_metadata/has_image_1	Skaler		bool
bölüm_metadata/has_image_2	Skaler		bool
bölüm_metadata/has_image_3	Skaler		bool
bölüm_metadata/has_language	Skaler		bool
adımlar	Veri kümesi
adımlar/eylem	Tensör	(7,)	kayan nokta32
adımlar/indirim	Skaler		kayan nokta32
adımlar/is_first	Tensör		bool
adımlar/is_last	Tensör		bool
adımlar/is_terminal	Tensör		bool
adımlar/dil_embedding	Tensör	(512,)	kayan nokta32
adımlar/language_instruction	Tensör		sicim
adımlar/gözlem	ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/resim_0	Resim	(256, 256, 3)	uint8
adımlar/gözlem/görüntü_1	Resim	(256, 256, 3)	uint8
adımlar/gözlem/resim_2	Resim	(256, 256, 3)	uint8
adımlar/gözlem/resim_3	Resim	(256, 256, 3)	uint8
adımlar/gözlem/durum	Tensör	(7,)	kayan nokta32
adımlar/ödül	Skaler		kayan nokta32

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}