橋

説明：

おもちゃのキッチンと対話する WidowX

ホームページ: https://rail-berkeley.github.io/bridgedata/
ソースコード: tfds.robotics.rtx.Bridge
バージョン:
- 0.1.0 (デフォルト): 初期リリース。
ダウンロードサイズ: Unknown size
データセットのサイズ: 387.49 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:

スプリット	例
`'test'`	3,475
`'train'`	25,460

機能の構造:

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),
    }),
})

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
エピソード_メタデータ	特徴辞書
エピソードメタデータ/エピソードID	スカラー		int32
エピソードメタデータ/ファイルパス	テンソル		弦
エピソード_メタデータ/has_image_0	スカラー		ブール
エピソード_メタデータ/has_image_1	スカラー		ブール
エピソード_メタデータ/has_image_2	スカラー		ブール
エピソードメタデータ/has_image_3	スカラー		ブール
エピソードのメタデータ/言語あり	スカラー		ブール
ステップ	データセット
ステップ/アクション	テンソル	（7、）	float32
歩数/割引	スカラー		float32
ステップ/is_first	テンソル		ブール
ステップ/is_last	テンソル		ブール
ステップ/is_terminal	テンソル		ブール
ステップ/言語_埋め込み	テンソル	(512,)	float32
ステップ/言語説明	テンソル		弦
ステップ/観察	特徴辞書
歩数/観察/image_0	画像	(256, 256, 3)	uint8
ステップ/観察/画像_1	画像	(256, 256, 3)	uint8
ステップ/観察/画像_2	画像	(256, 256, 3)	uint8
ステップ/観察/画像_3	画像	(256, 256, 3)	uint8
ステップ/観察/状態	テンソル	（7、）	float32
歩数/報酬	スカラー		float32

監視キー( as_supervised docを参照): None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}