nyu_door_opening_surprise_hiệu quả

• Sự miêu tả :

Xin chào robot mở tủ, lò vi sóng, v.v.

• Trang chủ : https://jyopari.github.io/VINN/

• Mã nguồn : tfds.robotics.rtx.NyuDoorOpeningSurprisingEffectiveness

• Phiên bản :

  • 0.1.0 (mặc định): Bản phát hành đầu tiên.

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : 7.12 GiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'test'	49
'train'	435

• Cấu trúc tính năng :

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),
    }),
})

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp học	Hình dạng	loại D	Sự miêu tả
	Tính năngDict
bước	Tập dữ liệu
bước/hành động	Tính năngDict
bước/hành động/gripper_closedness_action	Tenxơ	(1,)	phao32
bước/hành động/xoay_delta	Tenxơ	(3,)	phao32	Vận tốc góc quanh trục x, y và z.
bước/hành động/chấm dứt_episode	Tenxơ		phao32
bước/hành động/world_vector	Tenxơ	(3,)	phao32	Vận tốc trong XYZ.
bước/is_first	Tenxơ		bool
bước/is_last	Tenxơ		bool
bước/is_terminal	Tenxơ		bool
bước/quan sát	Tính năngDict
bước/quan sát/hình ảnh	Hình ảnh	(720, 960, 3)	uint8
các bước/quan sát/tự nhiên_ngôn ngữ_embedding	Tenxơ	(512,)	phao32
các bước/quan sát/tự nhiên_ngôn ngữ_hướng dẫn	Tenxơ		sợi dây
bước/phần thưởng	Vô hướng		phao32

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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}
}