- תיאור :
מערכי נתונים עבור נייר MT-Opt .
דף הבית : https://karolhausman.github.io/mt-opt/
קוד מקור :
tfds.robotics.mt_opt.MtOpt
גרסאות :
-
1.0.0
(ברירת מחדל): שחרור ראשוני.
-
גודל הורדה :
Unknown size
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
ציטוט :
@misc{kalashnikov2021mtopt,
title={MT-Opt: Continuous Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale},
author={Dmitry Kalashnikov and Jacob Varley and Yevgen Chebotar and Benjamin Swanson and Rico Jonschkowski and Chelsea Finn and Sergey Levine and Karol Hausman},
year={2021},
eprint={2104.08212},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.RO}
}
mt_opt/rlds (תצורת ברירת המחדל)
תיאור תצורה : מערך נתונים זה מכיל פרקי משימות שנאספו על פני שפע רובוטים אמיתיים. זה עוקב אחר פורמט RLDS כדי לייצג שלבים ופרקים.
גודל מערך נתונים :
4.38 TiB
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 920,165 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'episode_id': string,
'skill': uint8,
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'close_gripper': bool,
'open_gripper': bool,
'target_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
'terminate': bool,
}),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'observation': FeaturesDict({
'gripper_closed': bool,
'height_to_bottom': float32,
'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
'state_dense': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
}),
}),
'task_code': string,
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
פרק_מזהה | מוֹתֵחַ | חוּט | ||
מְיוּמָנוּת | מוֹתֵחַ | uint8 | ||
צעדים | מערך נתונים | |||
צעדים/פעולה | FeaturesDict | |||
steps/action/close_gripper | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/action/open_gripper | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/action/target_pose | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | |
שלבים/פעולה/סיום | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_ראשון | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/הוא_אחרון | מוֹתֵחַ | bool | ||
steps/is_terminal | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית | FeaturesDict | |||
מדרגות/תצפית/גריפר_סגור | מוֹתֵחַ | bool | ||
צעדים/תצפית/גובה_למטה | מוֹתֵחַ | לצוף32 | ||
צעדים/תצפית/תמונה | תמונה | (512, 640, 3) | uint8 | |
צעדים/תצפית/מצב_צפוף | מוֹתֵחַ | (7,) | לצוף32 | |
קוד_משימה | מוֹתֵחַ | חוּט |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
mt_opt/sd
תיאור תצורה : מערך הנתונים של גלאי ההצלחה שמכיל הגדרות שנאספו על ידי אנוש של השלמת משימות.
גודל מערך נתונים :
548.56 GiB
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 94,636 |
'train' | 380,234 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image_0': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
'success': bool,
'task_code': string,
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה_0 | תמונה | (512, 640, 3) | uint8 | |
תמונה_1 | תמונה | (480, 640, 3) | uint8 | |
תמונה_2 | תמונה | (480, 640, 3) | uint8 | |
הַצלָחָה | מוֹתֵחַ | bool | ||
קוד_משימה | מוֹתֵחַ | חוּט |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):