mt_opt

  • Deskripsi :

Kumpulan data untuk makalah MT-Opt .

@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 (konfigurasi default)

  • Deskripsi konfigurasi : Kumpulan data ini berisi episode tugas yang dikumpulkan di seluruh armada robot sungguhan. Ini mengikuti format RLDS untuk mewakili langkah dan episode.

  • Ukuran dataset : 4.38 TiB

  • Perpecahan :

Membelah Contoh
'train' 920.165
  • Struktur fitur :
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,
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Dtype Keterangan
fiturDict
episode_id Tensor rangkaian
keahlian Tensor uint8
Langkah Himpunan data
langkah/tindakan fiturDict
langkah/tindakan/close_gripper Tensor bool
langkah/tindakan/open_gripper Tensor bool
langkah/tindakan/target_pose Tensor (7,) float32
langkah/tindakan/menghentikan Tensor bool
langkah/adalah_pertama Tensor bool
langkah/is_last Tensor bool
langkah/is_terminal Tensor bool
langkah/pengamatan fiturDict
langkah/pengamatan/gripper_closed Tensor bool
langkah/pengamatan/height_to_bottom Tensor float32
langkah/pengamatan/gambar Gambar (512, 640, 3) uint8
langkah/pengamatan/keadaan_padat Tensor (7,) float32
kode_tugas Tensor rangkaian

mt_opt/sd

  • Deskripsi konfigurasi : Kumpulan data pendeteksi keberhasilan yang berisi definisi penyelesaian tugas yang dikuratori oleh manusia.

  • Ukuran dataset : 548.56 GiB

  • Perpecahan :

Membelah Contoh
'test' 94.636
'train' 380.234
  • Struktur fitur :
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,
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Dtype Keterangan
fiturDict
gambar_0 Gambar (512, 640, 3) uint8
gambar_1 Gambar (480, 640, 3) uint8
gambar_2 Gambar (480, 640, 3) uint8
kesuksesan Tensor bool
kode_tugas Tensor rangkaian