nyu_door_opening_surprising_effectivité

• Description :

Bonjour robot ouvrant les armoires, les micro-ondes, etc.

• Page d'accueil : https://jyopari.github.io/VINN/

• Code source : tfds.robotics.rtx.NyuDoorOpeningSurprisingEffectiveness

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Taille de l'ensemble de données : 7.12 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	49
'train'	435

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Angular velocity around x, y and z axis.),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Velocity in XYZ.),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(720, 960, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
mesures	Ensemble de données
étapes/actions	FonctionnalitésDict
étapes/action/gripper_closedness_action	Tenseur	(1,)	flotteur32
étapes/action/rotation_delta	Tenseur	(3,)	flotteur32	Vitesse angulaire autour des axes x, y et z.
étapes/action/terminate_episode	Tenseur		flotteur32
étapes/action/world_vector	Tenseur	(3,)	flotteur32	Vitesse en XYZ.
étapes/is_first	Tenseur		bouffon
étapes/est_dernier	Tenseur		bouffon
étapes/is_terminal	Tenseur		bouffon
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/image	Image	(720, 960, 3)	uint8
étapes/observation/natural_lingual_embedding	Tenseur	(512,)	flotteur32
étapes/observation/instruction_langue_naturelle	Tenseur		chaîne
étapes/récompense	Scalaire		flotteur32

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@misc{pari2021surprising,
    title={The Surprising Effectiveness of Representation Learning for Visual Imitation},
    author={Jyothish Pari and Nur Muhammad Shafiullah and Sridhar Pandian Arunachalam and Lerrel Pinto},
    year={2021},
    eprint={2112.01511},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.RO}
}