ロボセット
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38 のタスク、7500 の軌道にわたって 12 の重要な操作スキルを実証する、単一のロボット アームの実際のデータセット。
FeaturesDict({
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特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|
| 特徴辞書 | | | |
エピソード_メタデータ | 特徴辞書 | | | |
エピソードメタデータ/ファイルパス | テンソル | | 弦 | |
エピソードメタデータ/トライアルID | テンソル | | 弦 | |
ステップ | データセット | | | |
ステップ/アクション | テンソル | (8,) | float32 | |
歩数/割引 | スカラー | | float32 | |
ステップ/is_first | テンソル | | ブール | |
ステップ/is_last | テンソル | | ブール | |
ステップ/is_terminal | テンソル | | ブール | |
ステップ/言語説明 | テンソル | | 弦 | |
ステップ/観察 | 特徴辞書 | | | |
歩数/観察/image_left | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
歩数/観察/image_right | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
歩数/観察/image_top | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
歩数/観察/画像_手首 | 画像 | (240、424、3) | uint8 | |
ステップ/観察/状態 | テンソル | (8,) | float32 | |
ステップ/観察/状態_速度 | テンソル | (8,) | float32 | |
歩数/報酬 | スカラー | | float32 | |
@misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar}, year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }
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最終更新日 2024-12-17 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-12-17 UTC。"],[],[],null,["# robo_set\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nReal dataset of a single robot arm demonstrating 12 non-trivial manipulation\nskills across 38 tasks, 7500 trajectories.\n\n- **Homepage** : \u003chttps://robopen.github.io/\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.robotics.rtx.RoboSet`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/robotics/rtx/rtx.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`0.1.0`** (default): Initial release.\n- **Download size** : `Unknown size`\n\n- **Dataset size** : `179.42 GiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 18,250 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'episode_metadata': FeaturesDict({\n 'file_path': string,\n 'trial_id': string,\n }),\n 'steps': Dataset({\n 'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),\n 'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),\n 'is_first': bool,\n 'is_last': bool,\n 'is_terminal': bool,\n 'language_instruction': string,\n 'observation': FeaturesDict({\n 'image_left': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),\n 'image_right': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),\n 'image_top': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),\n 'image_wrist': Image(shape=(240, 424, 3), dtype=uint8),\n 'state': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),\n 'state_velocity': Tensor(shape=(8,), dtype=float32),\n }),\n 'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),\n }),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|----------------------------------|--------------|---------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| episode_metadata | FeaturesDict | | | |\n| episode_metadata/file_path | Tensor | | string | |\n| episode_metadata/trial_id | Tensor | | string | |\n| steps | Dataset | | | |\n| steps/action | Tensor | (8,) | float32 | |\n| steps/discount | Scalar | | float32 | |\n| steps/is_first | Tensor | | bool | |\n| steps/is_last | Tensor | | bool | |\n| steps/is_terminal | Tensor | | bool | |\n| steps/language_instruction | Tensor | | string | |\n| steps/observation | FeaturesDict | | | |\n| steps/observation/image_left | Image | (240, 424, 3) | uint8 | |\n| steps/observation/image_right | Image | (240, 424, 3) | uint8 | |\n| steps/observation/image_top | Image | (240, 424, 3) | uint8 | |\n| steps/observation/image_wrist | Image | (240, 424, 3) | uint8 | |\n| steps/observation/state | Tensor | (8,) | float32 | |\n| steps/observation/state_velocity | Tensor | (8,) | float32 | |\n| steps/reward | Scalar | | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @misc{bharadhwaj2023roboagent, title={RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking}, author={Homanga Bharadhwaj and Jay Vakil and Mohit Sharma and Abhinav Gupta and Shubham Tulsiani and Vikash Kumar}, year={2023}, eprint={2309.01918}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.RO} }"]]