plex_robosuite

Description :

Un ensemble de données de trajectoires de démonstration de haute qualité pour les tâches Door, Stack, PickPlaceMilk, PickPlaceBread, PickPlaceCereal et NutAssemblyRound de Robosuite, 75 démonstrations chacune.

Page d'accueil : https://microsoft.github.io/PLEX/
Code source : tfds.robotics.rtx.PlexRobosuite
Versions :
- 0.1.0 (par défaut) : version initiale.
Taille du téléchargement : Unknown size
Taille du jeu de données : 1.27 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ) : Non
Divisions :

Diviser	Exemples
`'train'`	402
`'val'`	48

Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'episode_id': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
            'state': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
            'wrist_image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D
	FonctionnalitésDict
épisode_métadonnées	FonctionnalitésDict
épisode_metadata/episode_id	Tenseur		chaîne
pas	Base de données
étapes/actions	Tenseur	(7,)	flotteur64
étapes/remise	Scalaire		flotteur32
étapes/is_first	Tenseur		bouffon
étapes/est_dernier	Tenseur		bouffon
étapes/is_terminal	Tenseur		bouffon
étapes/langue_embedding	Tenseur	(512,)	flotteur32
étapes/instruction_langue	Tenseur		chaîne
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/image	Image	(128, 128, 3)	uint8
étapes/observation/état	Tenseur	(32,)	flotteur64
étapes/observation/image_poignet	Image	(128, 128, 3)	uint8
étapes/récompense	Scalaire		flotteur32

Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ) : Manquant.
Citation :

https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08789