nyu_door_opening_surprising_efficientness

  • Descrição :

Olá robô abrindo armários, microondas etc.

Dividir Exemplos
'test' 49
'train' 435
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        '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),
    }),
})
  • Documentação de recursos :
Recurso Aula Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
passos Conjunto de dados
etapas/ação RecursosDict
etapas/ação/gripper_closedness_action Tensor (1,) float32
etapas/ação/rotação_delta Tensor (3,) float32 Velocidade angular em torno dos eixos x, y e z.
etapas/ação/terminar_episódio Tensor float32
passos/ação/vetor_mundo Tensor (3,) float32 Velocidade em XYZ.
passos/é_primeiro Tensor bool
passos/é_último Tensor bool
etapas/is_terminal Tensor bool
etapas/observação RecursosDict
passos/observação/imagem Imagem (720, 960, 3) uint8
etapas/observação/integração_de_linguagem_natural Tensor (512,) float32
etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural Tensor corda
passos/recompensa Escalar float32
@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}
}