- 설명 :
안녕하세요 로봇 여는 캐비닛, 전자레인지 등
소스 코드 :
tfds.robotics.rtx.NyuDoorOpeningSurprisingEffectiveness버전 :
-
0.1.0(기본값): 최초 릴리스입니다.
-
다운로드 크기 :
Unknown size데이터세트 크기 :
7.12 GiB자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :
| 나뉘다 | 예 |
|---|---|
'test' | 49 |
'train' | 435 |
- 기능 구조 :
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),
}),
})
- 기능 문서 :
| 특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| 특징Dict | ||||
| 단계 | 데이터세트 | |||
| 단계/작업 | 특징Dict | |||
| 단계/작업/gripper_closedness_action | 텐서 | (1,) | float32 | |
| 단계/작업/회전_델타 | 텐서 | (3,) | float32 | x, y 및 z 축 주위의 각속도. |
| 단계/작업/종료_에피소드 | 텐서 | float32 | ||
| 단계/행동/세계_벡터 | 텐서 | (3,) | float32 | XYZ 단위의 속도. |
| 걸음수/is_first | 텐서 | 부울 | ||
| 걸음수/is_last | 텐서 | 부울 | ||
| 단계/is_terminal | 텐서 | 부울 | ||
| 단계/관찰 | 특징Dict | |||
| 단계/관찰/이미지 | 영상 | (720, 960, 3) | uint8 | |
| 단계/관찰/natural_언어_임베딩 | 텐서 | (512,) | float32 | |
| 단계/관찰/natural_lang_instruction | 텐서 | 끈 | ||
| 걸음 수/보상 | 스칼라 | float32 |
감독되는 키 (
as_superviseddoc 참조):None그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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}
}