mt_opt

  • Açıklama :

MT-Opt raporu için veri kümeleri.

@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 (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Bu veri kümesi, gerçek robotlardan oluşan bir filoda toplanan görev bölümlerini içerir. Adımları ve bölümleri temsil etmek için RLDS biçimini izler.

  • Veri kümesi boyutu : 4.38 TiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 920.165
  • Özellik yapısı :
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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_kimliği tensör sicim
beceri tensör uint8
adımlar veri kümesi
adımlar/eylem ÖzelliklerDict
adımlar/eylem/close_gripper tensör bool
adımlar/eylem/open_gripper tensör bool
adımlar/eylem/target_pose tensör (7,) şamandıra32
adımlar/eylem/sonlandırma tensör bool
adımlar/ilk_ilk tensör bool
adımlar/is_last tensör bool
adımlar/is_terminali tensör bool
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/gripper_closed tensör bool
adımlar/gözlem/height_to_bottom tensör şamandıra32
adımlar/gözlem/resim resim (512, 640, 3) uint8
adımlar/gözlem/durum_dense tensör (7,) şamandıra32
görev_kodu tensör sicim

mt_opt/sd

  • Yapılandırma açıklaması : Görev tamamlamanın insan tarafından derlenen tanımlarını içeren başarı algılayıcı veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 548.56 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'test' 94.636
'train' 380.234
  • Özellik yapısı :
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,
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
resim_0 resim (512, 640, 3) uint8
resim_1 resim (480, 640, 3) uint8
resim_2 resim (480, 640, 3) uint8
başarı tensör bool
görev_kodu tensör sicim