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columbia_cairlab_pusht_real
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nights_stay . Tarefas de envio planar UR5
Dividir Exemplos 'test'
14 'train'
122
FeaturesDict({
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Documentação de recursos : Recurso Aula Forma Tipo D Descrição RecursosDict passos Conjunto de dados etapas/ação RecursosDict etapas/ação/gripper_closedness_action Tensor float32 1 se a garra estiver fechada, -1 se a garra estiver aberta, 0 se não houver alteração. etapas/ação/rotação_delta Tensor (3,) float32 Mudança delta em rotação, inclinação e guinada. etapas/ação/terminar_episódio Tensor float32 passos/ação/vetor_mundo Tensor (3,) float32 Mudança delta em XYZ. passos/é_primeiro Tensor bool passos/é_último Tensor bool etapas/is_terminal Tensor bool etapas/observação RecursosDict passos/observação/imagem Imagem (240, 320, 3) uint8 etapas/observação/integração_de_linguagem_natural Tensor (512,) float32 etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural Tensor corda etapas/observação/robot_state Tensor (2,) float32 Estado XY do efetor final do robô passos/observação/imagem_de_pulso Imagem (240, 320, 3) uint8 passos/recompensa Escalar float32
@inproceedings{chi2023diffusionpolicy,
title={Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion},
author={Chi, Cheng and Feng, Siyuan and Du, Yilun and Xu, Zhenjia and Cousineau, Eric and Burchfiel, Benjamin and Song, Shuran},
booktitle={Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS)},
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Última atualização 2023-10-06 UTC.
[null,null,["Última atualização 2023-10-06 UTC."],[],[],null,["# columbia_cairlab_pusht_real\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nUR5 planar pushing tasks\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/columbia-ai-robotics/diffusion_policy\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.robotics.rtx.ColumbiaCairlabPushtReal`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/robotics/rtx/rtx.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`0.1.0`** (default): Initial release.\n- **Download size** : `Unknown size`\n\n- **Dataset size** : `2.80 GiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'test'` | 14 |\n| `'train'` | 122 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'steps': Dataset({\n 'action': FeaturesDict({\n 'gripper_closedness_action': float32,\n 'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in roll, pitch, yaw.),\n 'terminate_episode': float32,\n 'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Delta change in XYZ.),\n }),\n 'is_first': bool,\n 'is_last': bool,\n 'is_terminal': bool,\n 'observation': FeaturesDict({\n 'image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),\n 'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),\n 'natural_language_instruction': string,\n 'robot_state': Tensor(shape=(2,), dtype=float32, description=Robot end effector XY state),\n 'wrist_image': Image(shape=(240, 320, 3), dtype=uint8),\n }),\n 'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),\n }),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|------------------------------------------------|--------------|---------------|---------|---------------------------------------------------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| steps | Dataset | | | |\n| steps/action | FeaturesDict | | | |\n| steps/action/gripper_closedness_action | Tensor | | float32 | 1 if close gripper, -1 if open gripper, 0 if no change. |\n| steps/action/rotation_delta | Tensor | (3,) | float32 | Delta change in roll, pitch, yaw. |\n| steps/action/terminate_episode | Tensor | | float32 | |\n| steps/action/world_vector | Tensor | (3,) | float32 | Delta change in XYZ. |\n| steps/is_first | Tensor | | bool | |\n| steps/is_last | Tensor | | bool | |\n| steps/is_terminal | Tensor | | bool | |\n| steps/observation | FeaturesDict | | | |\n| steps/observation/image | Image | (240, 320, 3) | uint8 | |\n| steps/observation/natural_language_embedding | Tensor | (512,) | float32 | |\n| steps/observation/natural_language_instruction | Tensor | | string | |\n| steps/observation/robot_state | Tensor | (2,) | float32 | Robot end effector XY state |\n| steps/observation/wrist_image | Image | (240, 320, 3) | uint8 | |\n| steps/reward | Scalar | | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{chi2023diffusionpolicy,\n title={Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion},\n author={Chi, Cheng and Feng, Siyuan and Du, Yilun and Xu, Zhenjia and Cousineau, Eric and Burchfiel, Benjamin and Song, Shuran},\n booktitle={Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS)},\n year={2023}\n }"]]