- Описание :
Реальный набор данных из 14 задач манипулирования с длительным горизонтом. Сочетание данных об игре человека и данных об одной руке робота, выполняющей одни и те же задачи.
Домашняя страница : https://mimic-play.github.io/
Исходный код :
tfds.robotics.rtx.MimicPlay
Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): первоначальный выпуск.
-
Размер загрузки :
Unknown size
Размер набора данных :
7.14 GiB
Автокэширование ( документация ): Нет
Расколы :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 378 |
- Структура функции :
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),
}),
})
- Функциональная документация :
Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ВозможностиDict | ||||
эпизод_метаданные | ВозможностиDict | |||
метаданные_эпизода/путь_к файлу | Тензор | нить | ||
шаги | Набор данных | |||
шаги/действия | Тензор | (7,) | поплавок32 | |
шаги/скидка | Скаляр | поплавок32 | ||
шаги/is_first | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_last | Тензор | логическое значение | ||
шаги/is_terminal | Тензор | логическое значение | ||
шаги/language_embedding | Тензор | (512,) | поплавок32 | |
шаги/language_instruction | Тензор | нить | ||
шаги/наблюдение | ВозможностиDict | |||
шаги/наблюдение/изображение | ВозможностиDict | |||
шаги/наблюдение/изображение/front_image_1 | Изображение | (120, 120, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/изображение/front_image_2 | Изображение | (120, 120, 3) | uint8 | |
шаги/наблюдение/состояние | ВозможностиDict | |||
шаги/наблюдение/состояние/ee_pose | Тензор | (7,) | поплавок32 | |
шаги/наблюдение/состояние/gripper_position | Тензор | поплавок32 | ||
шаги/наблюдение/состояние/joint_positions | Тензор | (7,) | поплавок32 | |
шаги/наблюдение/состояние/joint_velocities | Тензор | (7,) | поплавок32 | |
шаги/наблюдение/wrist_image | ВозможностиDict | |||
шаги/наблюдение/wrist_image/wrist_image | Изображение | (120, 120, 3) | uint8 | |
шаги/награда | Скаляр | поплавок32 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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} }