ロボミミック_mh

  • 説明:

Robomimic 混合人間データセットは、 RoboTurkプラットフォームを使用して複数の混合能力オペレーターによって収集されました。各データセットは 200 のデモンストレーションで構成されています。

各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元観測 ( low_dim ) で、もう 1 つは画像 ( image ) です。

データセットはRLDS 形式に従って、ステップとエピソードを表します。

スプリット例
'train' 300
@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 (デフォルト設定)

  • ダウンロードサイズ: 2.50 GiB

  • データセットサイズ: 363.18 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/agentview_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(10) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(32) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 45.73 MiB

  • データセットサイズ: 27.26 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(10) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(32) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/can_mh_image

  • ダウンロードサイズ: 5.05 GiB

  • データセットサイズ: 1.23 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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),
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            'robot0_joint_vel': Tensor(shape=(7,), dtype=float64),
        }),
        'reward': float64,
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    'train': bool,
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    'worse': bool,
    'worse_better': bool,
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    '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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/agentview_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(71) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/can_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 107.28 MiB

  • データセットのサイズ: 75.19 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能構造:

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,
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    'worse_okay': bool,
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})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
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ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
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ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(71) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/square_mh_image

  • ダウンロードサイズ: 6.48 GiB

  • データセットサイズ: 1.07 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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    'worse_valid': bool,
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  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
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ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
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ok_operator_1_trainテンソルブール
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ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
ステップ/is_firstテンソルブール
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ステップ/観察特徴辞書
ステップ/観察/agentview_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
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steps/observation/robot0_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
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訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
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より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
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より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/square_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 118.13 MiB

  • データセットサイズ: 80.37 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能構造:

FeaturesDict({
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})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
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ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
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ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(45,) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
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より悪い_operator_1_trainテンソルブール
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より悪い_オペレーター_2テンソルブール
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より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

robomimic_mh/transport_mh_image

  • ダウンロードサイズ: 31.47 GiB

  • データセットサイズ: 7.69 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

FeaturesDict({
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    'episode_id': string,
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  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
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ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(14) float64
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ステップ/観察特徴辞書
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ステップ/観測/robot1_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot1_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
steps/observation/robot1_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot1_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
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ステップ/観察/robot1_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
steps/observation/robot1_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
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steps/observation/robot1_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
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訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
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robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 607.47 MiB

  • データセットのサイズ: 434.43 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル(14) float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(41) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/観測/robot1_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot1_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
steps/observation/robot1_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot1_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot1_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
steps/observation/robot1_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot1_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
steps/observation/robot1_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
steps/observation/robot1_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot1_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(115) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール
、

  • 説明:

Robomimic 混合人間データセットは、 RoboTurkプラットフォームを使用して複数の混合能力オペレーターによって収集されました。各データセットは 200 のデモンストレーションで構成されています。

各タスクには 2 つのバージョンがあります。1 つは低次元観測 ( low_dim ) で、もう 1 つは画像 ( image ) です。

データセットはRLDS 形式に従って、ステップとエピソードを表します。

スプリット例
'train' 300
@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 (デフォルト設定)

  • ダウンロードサイズ: 2.50 GiB

  • データセットサイズ: 363.18 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/agentview_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(10) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(32) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

robomimic_mh/lift_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 45.73 MiB

  • データセットサイズ: 27.26 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(10) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(32) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/can_mh_image

  • ダウンロードサイズ: 5.05 GiB

  • データセットサイズ: 1.23 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/agentview_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
steps/observation/robot0_eye_in_hand_image画像(84、84、3) uint8
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(71) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/can_mh_low_dim

  • ダウンロードサイズ: 107.28 MiB

  • データセットのサイズ: 75.19 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

  • 機能構造:

FeaturesDict({
    '20_percent': bool,
    '20_percent_train': bool,
    '20_percent_valid': bool,
    '50_percent': bool,
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    '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,
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    'episode_id': string,
    'horizon': int32,
    'okay': bool,
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        'reward': float64,
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    'train': bool,
    'valid': bool,
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    'worse_better': bool,
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    'worse_okay': bool,
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    'worse_operator_1': bool,
    'worse_operator_1_train': bool,
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    'worse_operator_2': bool,
    'worse_operator_2_train': bool,
    'worse_operator_2_valid': bool,
    'worse_train': bool,
    'worse_valid': bool,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
better_operator_1_trainテンソルブール
better_operator_1_validテンソルブール
better_operator_2テンソルブール
better_operator_2_trainテンソルブール
better_operator_2_validテンソルブール
ベタートレインテンソルブール
より良い_有効テンソルブール
episode_idテンソル弦
地平線テンソルint32
わかったテンソルブール
ok_betterテンソルブール
ok_better_trainテンソルブール
ok_better_validテンソルブール
ok_operator_1テンソルブール
ok_operator_1_trainテンソルブール
ok_operator_1_validテンソルブール
ok_operator_2テンソルブール
ok_operator_2_trainテンソルブール
ok_operator_2_validテンソルブール
ok_trainテンソルブール
ok_validテンソルブール
ステップデータセット
ステップ/アクションテンソル（7、） float64
ステップ/割引テンソルint32
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/観察特徴辞書
ステップ/観察/オブジェクトテンソル(14) float64
ステップ/観察/robot0_eef_posテンソル(3) float64エンドエフェクタの位置
ステップ/観察/robot0_eef_quatテンソル(4) float64エンドエフェクタの向き
ステップ/観察/robot0_eef_vel_angテンソル(3) float64エンドエフェクタ角速度
ステップ/観察/robot0_eef_vel_linテンソル(3) float64エンドエフェクタ直交速度
ステップ/観察/robot0_gripper_qposテンソル(2) float64グリッパー位置
ステップ/観察/robot0_gripper_qvelテンソル(2) float64グリッパ速度
steps/observation/robot0_joint_posテンソル（7、） float64 7自由度の関節位置
ステップ/観測/robot0_joint_pos_cosテンソル（7、） float64
ステップ/観測/robot0_joint_pos_sinテンソル（7、） float64
steps/observation/robot0_joint_velテンソル（7、） float64 7自由度の関節速度
ステップ/報酬テンソルfloat64
ステップ/状態テンソル(71) float64
訓練テンソルブール
有効テンソルブール
悪いテンソルブール
悪い_良いテンソルブール
より悪い_より良い_列車テンソルブール
より悪い_より良い_有効テンソルブール
悪い_大丈夫テンソルブール
より悪い_大丈夫_電車テンソルブール
より悪い_大丈夫_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_1テンソルブール
より悪い_operator_1_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_1_有効テンソルブール
より悪い_オペレーター_2テンソルブール
より悪い_operator_2_trainテンソルブール
より悪い_オペレーター_2_有効テンソルブール
より悪い_列車テンソルブール
より悪い_有効テンソルブール

ロボミミック_mh/square_mh_image

  • ダウンロードサイズ: 6.48 GiB

  • データセットサイズ: 1.07 GiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

  • 機能構造:

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,
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    'better_operator_2': bool,
    'better_operator_2_train': bool,
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    '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,
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    'worse_operator_1': bool,
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})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
20_パーセントテンソルブール
20_percent_trainテンソルブール
20_percent_validテンソルブール
50_パーセントテンソルブール
50_percent_trainテンソルブール
50_percent_validテンソルブール
より良いテンソルブール
better_operator_1テンソルブール
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/agentview_image Image (84, 84, 3) uint8
steps/observation/object Tensor (14,) float64
steps/observation/robot0_eef_pos Tensor (3,) float64 End-effector position
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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,
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    '50_percent_valid': bool,
    'better': bool,
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    'better_operator_2_valid': bool,
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    '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
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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),
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  • Feature documentation :
Feature Class Shape Dtype Description
FeaturesDict
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50_percent Tensor bool
50_percent_train Tensor bool
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robomimic_mh/transport_mh_low_dim

  • Download size : 607.47 MiB

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  • Auto-cached ( documentation ): No

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  • Feature documentation :
Feature Class Shape Dtype Description
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steps Dataset
steps/action Tensor (14,) float64
steps/discount Tensor int32
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steps/observation FeaturesDict
steps/observation/object Tensor (41,) float64
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