모방_놀이

• 설명 :

14개의 긴 지평선 조작 작업에 대한 실제 데이터세트입니다. 인간의 플레이 데이터와 동일한 작업을 수행하는 단일 로봇 팔 데이터의 혼합.

• 홈페이지 : https://mimic-play.github.io/

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.MimicPlay

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 7.14 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	378

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
    }),
    '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': FeaturesDict({
                'front_image_1': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
                'front_image_2': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
            'state': FeaturesDict({
                'ee_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'gripper_position': float32,
                'joint_positions': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'joint_velocities': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            }),
            'wrist_image': FeaturesDict({
                'wrist_image': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
에피소드_메타데이터	특징Dict
에피소드_메타데이터/파일_경로	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(7,)	float32
걸음수/할인	스칼라		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/언어_임베딩	텐서	(512,)	float32
단계/언어_지시	텐서		끈
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/이미지	특징Dict
단계/관찰/이미지/front_image_1	영상	(120, 120, 3)	uint8
단계/관찰/이미지/front_image_2	영상	(120, 120, 3)	uint8
단계/관찰/상태	특징Dict
단계/관찰/상태/ee_pose	텐서	(7,)	float32
단계/관찰/상태/그리퍼_위치	텐서		float32
단계/관찰/상태/관절_위치	텐서	(7,)	float32
단계/관찰/상태/joint_velocities	텐서	(7,)	float32
걸음 수/관찰/wrist_image	특징Dict
걸음 수/관찰/wrist_image/wrist_image	영상	(120, 120, 3)	uint8
걸음수/보상	스칼라		float32

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@article{wang2023mimicplay,title={Mimicplay: Long-horizon imitation learning by watching human play},author={Wang, Chen and Fan, Linxi and Sun, Jiankai and Zhang, Ruohan and Fei-Fei, Li and Xu, Danfei and Zhu, Yuke and Anandkumar, Anima},journal={arXiv preprint arXiv:2302.12422},year={2023} }