Conozca lo último en aprendizaje automático, IA generativa y más en el Simposio WiML 2023.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

robomimic_mh

Descripción :

Los conjuntos de datos humanos mixtos Robomimic fueron recopilados por varios operadores de habilidades mixtas utilizando la plataforma RoboTurk . Cada conjunto de datos consta de 200 demostraciones.

Cada tarea tiene dos versiones: una con observaciones dimensionales bajas ( low_dim ) y otra con imágenes ( image ).

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

Página de inicio : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Código fuente : tfds.datasets.robomimic_mh.Builder
Versiones :
- 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.
Divisiones :

Dividir	Ejemplos
`'train'`	300

Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.
Cita :

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mh/lift_mh_image (configuración predeterminada)

Tamaño de descarga : 2.50 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 363.18 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

Tamaño de la descarga : 45.73 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 27.26 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/can_mh_imagen

Tamaño de descarga : 5.05 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 1.23 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/can_mh_low_dim

Tamaño de descarga : 107.28 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 75.19 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/cuadrado_mh_imagen

Tamaño de descarga : 6.48 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 1.07 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(45,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/square_mh_low_dim

Tamaño de la descarga : 118.13 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 80.37 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(45,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/transporte_mh_imagen

Tamaño de descarga : 31.47 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 7.69 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(41,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot1_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot1_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot1_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot1_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/observación/shouldercamera0_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/shouldercamera1_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(115,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

Tamaño de la descarga : 607.47 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 434.43 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(41,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot1_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot1_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot1_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(115,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

Descripción :

Los conjuntos de datos humanos mixtos Robomimic fueron recopilados por varios operadores de habilidades mixtas utilizando la plataforma RoboTurk . Cada conjunto de datos consta de 200 demostraciones.

Cada tarea tiene dos versiones: una con observaciones dimensionales bajas ( low_dim ) y otra con imágenes ( image ).

Los conjuntos de datos siguen el formato RLDS para representar pasos y episodios.

Página de inicio : https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
Código fuente : tfds.datasets.robomimic_mh.Builder
Versiones :
- 1.0.0 (predeterminado): versión inicial.
Divisiones :

Dividir	Ejemplos
`'train'`	300

Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.
Cita :

@inproceedings{robomimic2021,
  title={What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation},
  author={Ajay Mandlekar and Danfei Xu and Josiah Wong and Soroush Nasiriany
          and Chen Wang and Rohun Kulkarni and Li Fei-Fei and Silvio Savarese
          and Yuke Zhu and Roberto Mart\'{i}n-Mart\'{i}n},
  booktitle={Conference on Robot Learning},
  year={2021}
}

robomimic_mh/lift_mh_image (configuración predeterminada)

Tamaño de descarga : 2.50 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 363.18 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

Tamaño de la descarga : 45.73 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 27.26 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(10,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(32,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(10,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(32,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/can_mh_imagen

Tamaño de descarga : 5.05 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 1.23 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/agentview_image	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_ojo_en_mano_imagen	Imagen	(84, 84, 3)	uint8
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/can_mh_low_dim

Tamaño de descarga : 107.28 MiB
Tamaño del conjunto de datos : 75.19 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(71,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
mejor_operador_1_válido	Tensor		bool
mejor_operador_2	Tensor		bool
mejor_operador_2_tren	Tensor		bool
mejor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_mejor	Tensor		bool
mejor_válido	Tensor		bool
episodio_id	Tensor		cadena
horizonte	Tensor		int32
bueno	Tensor		bool
vale_mejor	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
vale_mejor_válido	Tensor		bool
vale_operador_1	Tensor		bool
OK_operador_1_tren	Tensor		bool
OK_operador_1_válido	Tensor		bool
vale_operador_2	Tensor		bool
okay_operador_2_tren	Tensor		bool
OK_operador_2_válido	Tensor		bool
bien_tren	Tensor		bool
OK_válido	Tensor		bool
pasos	conjunto de datos
pasos/acción	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/descuento	Tensor		int32
pasos/es_primero	Tensor		bool
pasos/es_último	Tensor		bool
pasos/es_terminal	Tensor		bool
pasos/observación	CaracterísticasDict
pasos/observación/objeto	Tensor	(14,)	flotar64
pasos/observación/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	flotar64	Posición del efector final
pasos/observación/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	flotar64	Orientación del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad angular del efector final
pasos/observación/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	flotar64	Velocidad cartesiana del efector final
pasos/observación/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	flotar64	Posición de la pinza
pasos/observación/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	flotar64	Velocidad de agarre
pasos/observación/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	flotar64	Posiciones conjuntas 7DOF
pasos/observación/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	flotar64
pasos/observación/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	flotar64	Velocidades conjuntas 7DOF
pasos/recompensa	Tensor		flotar64
pasos/estados	Tensor	(71,)	flotar64
tren	Tensor		bool
válido	Tensor		bool
peor	Tensor		bool
peor_mejor	Tensor		bool
peor_mejor_tren	Tensor		bool
peor_mejor_valido	Tensor		bool
peor_bien	Tensor		bool
peor_bien_tren	Tensor		bool
peor_bien_válido	Tensor		bool
peor_operador_1	Tensor		bool
peor_operador_1_tren	Tensor		bool
peor_operador_1_válido	Tensor		bool
peor_operador_2	Tensor		bool
peor_operador_2_tren	Tensor		bool
peor_operador_2_válido	Tensor		bool
tren_peor	Tensor		bool
peor_válido	Tensor		bool

robomimic_mh/cuadrado_mh_imagen

Tamaño de descarga : 6.48 GiB
Tamaño del conjunto de datos : 1.07 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Estructura de características :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'agentview_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Documentación de características :

Característica	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
20 por ciento	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_porcentaje_válido	Tensor		bool
50 por ciento	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_porcentaje_válido	Tensor		bool
mejor	Tensor		bool
mejor_operador_1	Tensor		bool
mejor_operador_1_tren	Tensor		bool
better_operator_1_valid	Tensor		bool
better_operator_2	Tensor		bool
better_operator_2_train	Tensor		bool
better_operator_2_valid	Tensor		bool
better_train	Tensor		bool
better_valid	Tensor		bool
episode_id	Tensor		string
horizon	Tensor		int32
okay	Tensor		bool
okay_better	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
okay_better_valid	Tensor		bool
okay_operator_1	Tensor		bool
okay_operator_1_train	Tensor		bool
okay_operator_1_valid	Tensor		bool
okay_operator_2	Tensor		bool
okay_operator_2_train	Tensor		bool
okay_operator_2_valid	Tensor		bool
okay_train	Tensor		bool
okay_valid	Tensor		bool
steps	Dataset
steps/action	Tensor	(7,)	float64
steps/discount	Tensor		int32
steps/is_first	Tensor		bool
steps/is_last	Tensor		bool
steps/is_terminal	Tensor		bool
steps/observation	FeaturesDict
steps/observation/agentview_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/observation/object	Tensor	(14,)	float64
steps/observation/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/observation/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/reward	Tensor		float64
steps/states	Tensor	(45,)	float64
train	Tensor		bool
valid	Tensor		bool
worse	Tensor		bool
worse_better	Tensor		bool
worse_better_train	Tensor		bool
worse_better_valid	Tensor		bool
worse_okay	Tensor		bool
worse_okay_train	Tensor		bool
worse_okay_valid	Tensor		bool
worse_operator_1	Tensor		bool
worse_operator_1_train	Tensor		bool
worse_operator_1_valid	Tensor		bool
worse_operator_2	Tensor		bool
worse_operator_2_train	Tensor		bool
worse_operator_2_valid	Tensor		bool
worse_train	Tensor		bool
worse_valid	Tensor		bool

robomimic_mh/square_mh_low_dim

Download size : 118.13 MiB
Dataset size : 80.37 MiB
Auto-cached ( documentation ): Yes
Feature structure :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_operator_1': bool,
    'better_operator_1_train': bool,
    'better_operator_1_valid': bool,
    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
    'better_operator_2_valid': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_operator_1': bool,
    'okay_operator_1_train': bool,
    'okay_operator_1_valid': bool,
    'okay_operator_2': bool,
    'okay_operator_2_train': bool,
    'okay_operator_2_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(45,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
    'worse_operator_1_valid': bool,
    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Feature documentation :

Feature	Class	Shape	Dtype	Description
	FeaturesDict
20_percent	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_valid	Tensor		bool
50_percent	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_valid	Tensor		bool
better	Tensor		bool
better_operator_1	Tensor		bool
better_operator_1_train	Tensor		bool
better_operator_1_valid	Tensor		bool
better_operator_2	Tensor		bool
better_operator_2_train	Tensor		bool
better_operator_2_valid	Tensor		bool
better_train	Tensor		bool
better_valid	Tensor		bool
episode_id	Tensor		string
horizon	Tensor		int32
okay	Tensor		bool
okay_better	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
okay_better_valid	Tensor		bool
okay_operator_1	Tensor		bool
okay_operator_1_train	Tensor		bool
okay_operator_1_valid	Tensor		bool
okay_operator_2	Tensor		bool
okay_operator_2_train	Tensor		bool
okay_operator_2_valid	Tensor		bool
okay_train	Tensor		bool
okay_valid	Tensor		bool
steps	Dataset
steps/action	Tensor	(7,)	float64
steps/discount	Tensor		int32
steps/is_first	Tensor		bool
steps/is_last	Tensor		bool
steps/is_terminal	Tensor		bool
steps/observation	FeaturesDict
steps/observation/object	Tensor	(14,)	float64
steps/observation/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/reward	Tensor		float64
steps/states	Tensor	(45,)	float64
train	Tensor		bool
valid	Tensor		bool
worse	Tensor		bool
worse_better	Tensor		bool
worse_better_train	Tensor		bool
worse_better_valid	Tensor		bool
worse_okay	Tensor		bool
worse_okay_train	Tensor		bool
worse_okay_valid	Tensor		bool
worse_operator_1	Tensor		bool
worse_operator_1_train	Tensor		bool
worse_operator_1_valid	Tensor		bool
worse_operator_2	Tensor		bool
worse_operator_2_train	Tensor		bool
worse_operator_2_valid	Tensor		bool
worse_train	Tensor		bool
worse_valid	Tensor		bool

robomimic_mh/transport_mh_image

Download size : 31.47 GiB
Dataset size : 7.69 GiB
Auto-cached ( documentation ): No
Feature structure :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eye_in_hand_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'shouldercamera0_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
            'shouldercamera1_image': Image(shape=(84, 84, 3), dtype=uint8),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Feature documentation :

Feature	Class	Shape	Dtype	Description
	FeaturesDict
20_percent	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_valid	Tensor		bool
50_percent	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_valid	Tensor		bool
better	Tensor		bool
better_train	Tensor		bool
better_valid	Tensor		bool
episode_id	Tensor		string
horizon	Tensor		int32
okay	Tensor		bool
okay_better	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
okay_better_valid	Tensor		bool
okay_train	Tensor		bool
okay_valid	Tensor		bool
steps	Dataset
steps/action	Tensor	(14,)	float64
steps/discount	Tensor		int32
steps/is_first	Tensor		bool
steps/is_last	Tensor		bool
steps/is_terminal	Tensor		bool
steps/observation	FeaturesDict
steps/observation/object	Tensor	(41,)	float64
steps/observation/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/observation/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/observation/robot1_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot1_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot1_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot1_eye_in_hand_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/observation/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/observation/shouldercamera0_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/observation/shouldercamera1_image	Image	(84, 84, 3)	uint8
steps/reward	Tensor		float64
steps/states	Tensor	(115,)	float64
train	Tensor		bool
valid	Tensor		bool
worse	Tensor		bool
worse_better	Tensor		bool
worse_better_train	Tensor		bool
worse_better_valid	Tensor		bool
worse_okay	Tensor		bool
worse_okay_train	Tensor		bool
worse_okay_valid	Tensor		bool
worse_train	Tensor		bool
worse_valid	Tensor		bool

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

Download size : 607.47 MiB
Dataset size : 434.43 MiB
Auto-cached ( documentation ): No
Feature structure :

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
    '50_percent_train': bool,
    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
    'better_train': bool,
    'better_valid': bool,
    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
    'okay_better': bool,
    'okay_better_train': bool,
    'okay_better_valid': bool,
    'okay_train': bool,
    'okay_valid': bool,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(14,), dtype=float64),
        'discount': int32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'object': Tensor(shape=(41,), dtype=float64),
            'robot0_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_eef_pos': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_quat': Tensor(shape=(4,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_ang': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_eef_vel_lin': Tensor(shape=(3,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qpos': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_gripper_qvel': Tensor(shape=(2,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_cos': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_pos_sin': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
            'robot1_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
        'states': Tensor(shape=(115,), dtype=float64),
    }),
    'train': bool,
    'valid': bool,
    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
    'worse_better_train': bool,
    'worse_better_valid': bool,
    'worse_okay': bool,
    'worse_okay_train': bool,
    'worse_okay_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})

Feature documentation :

Feature	Class	Shape	Dtype	Description
	FeaturesDict
20_percent	Tensor		bool
20_percent_train	Tensor		bool
20_percent_valid	Tensor		bool
50_percent	Tensor		bool
50_percent_train	Tensor		bool
50_percent_valid	Tensor		bool
better	Tensor		bool
better_train	Tensor		bool
better_valid	Tensor		bool
episode_id	Tensor		string
horizon	Tensor		int32
okay	Tensor		bool
okay_better	Tensor		bool
okay_better_train	Tensor		bool
okay_better_valid	Tensor		bool
okay_train	Tensor		bool
okay_valid	Tensor		bool
steps	Dataset
steps/action	Tensor	(14,)	float64
steps/discount	Tensor		int32
steps/is_first	Tensor		bool
steps/is_last	Tensor		bool
steps/is_terminal	Tensor		bool
steps/observation	FeaturesDict
steps/observation/object	Tensor	(41,)	float64
steps/observation/robot0_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot0_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot0_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot0_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot0_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot0_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot0_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot0_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot0_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/observation/robot1_eef_pos	Tensor	(3,)	float64	End-effector position
steps/observation/robot1_eef_quat	Tensor	(4,)	float64	End-effector orientation
steps/observation/robot1_eef_vel_ang	Tensor	(3,)	float64	End-effector angular velocity
steps/observation/robot1_eef_vel_lin	Tensor	(3,)	float64	End-effector cartesian velocity
steps/observation/robot1_gripper_qpos	Tensor	(2,)	float64	Gripper position
steps/observation/robot1_gripper_qvel	Tensor	(2,)	float64	Gripper velocity
steps/observation/robot1_joint_pos	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint positions
steps/observation/robot1_joint_pos_cos	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot1_joint_pos_sin	Tensor	(7,)	float64
steps/observation/robot1_joint_vel	Tensor	(7,)	float64	7DOF joint velocities
steps/reward	Tensor		float64
steps/states	Tensor	(115,)	float64
train	Tensor		bool
valid	Tensor		bool
worse	Tensor		bool
worse_better	Tensor		bool
worse_better_train	Tensor		bool
worse_better_valid	Tensor		bool
worse_okay	Tensor		bool
worse_okay_train	Tensor		bool
worse_okay_valid	Tensor		bool
worse_train	Tensor		bool
worse_valid	Tensor		bool

robomimic_mh Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

robomimic_mh/lift_mh_image (configuración predeterminada)

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

robomimic_mh/can_mh_imagen

robomimic_mh/can_mh_low_dim

robomimic_mh/cuadrado_mh_imagen

robomimic_mh/square_mh_low_dim

robomimic_mh/transporte_mh_imagen

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

robomimic_mh/lift_mh_image (configuración predeterminada)

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

robomimic_mh/can_mh_imagen

robomimic_mh/can_mh_low_dim

robomimic_mh/cuadrado_mh_imagen

robomimic_mh/square_mh_low_dim

robomimic_mh/transport_mh_image

robomimic_mh/transport_mh_low_dim

robomimic_mh