רובון

• תיאור :

RoboNet מכיל למעלה מ-15 מיליון פריימים של וידאו של אינטראקציה בין רובוט לאובייקט, שצולמו מ-113 נקודות מבט ייחודיות של המצלמה.

• הפעולות הן דלתות במיקום ובסיבוב ל-end-effector הרובוט עם מימד נוסף של וקטור הפעולה השמור למפרק האוחז.

• המדינות הן מרחב פעולה של שליטה קרטזיאנית של גורם קצה עם סיבוב מוגבל, ומפרק תפס

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד

• דף הבית : https://www.robonet.wiki/

• קוד מקור : tfds.datasets.robonet.Builder

• גרסאות :

  • 4.0.1 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• ציטוט :

@article{dasari2019robonet,
  title={RoboNet: Large-Scale Multi-Robot Learning},
  author={Dasari, Sudeep and Ebert, Frederik and Tian, Stephen and
  Nair, Suraj and Bucher, Bernadette and Schmeckpeper, Karl
  and Singh, Siddharth and Levine, Sergey and Finn, Chelsea},
  journal={arXiv preprint arXiv:1910.11215},
  year={2019}
}

robonet/robonet_sample_64 (תצורת ברירת המחדל)

• תיאור תצורה : דוגמה של RoboNet 64x64.

• גודל הורדה : 119.80 MiB

• גודל ערכת נתונים: 183.04 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): רק כאשר shuffle_files=False (רכבת)

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	700

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
פעולות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
שם קובץ	טֶקסט		חוּט
מדינות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
וִידֵאוֹ	וידאו (תמונה)	(אין, 64, 64, 3)	uint8

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_sample_128

• תיאור תצורה : 128x128 RoboNet Sample.

• גודל הורדה : 119.80 MiB

• גודל מערך נתונים : 638.98 MiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	700

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
פעולות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
שם קובץ	טֶקסט		חוּט
מדינות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
וִידֵאוֹ	וידאו (תמונה)	(אין, 128, 128, 3)	uint8

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_64

• תיאור תצורה : 64x64 RoboNet.

• גודל הורדה : 36.20 GiB

• גודל מערך נתונים : 41.37 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	162,417

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8)),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
פעולות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
שם קובץ	טֶקסט		חוּט
מדינות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
וִידֵאוֹ	וידאו (תמונה)	(אין, 64, 64, 3)	uint8

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

robonet/robonet_128

• תיאור תצורה : 128x128 RoboNet.

• גודל הורדה : 36.20 GiB

• גודל מערך נתונים : 144.90 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'train'	162,417

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'actions': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'states': Tensor(shape=(None, 5), dtype=float32),
    'video': Video(Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8)),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
פעולות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
שם קובץ	טֶקסט		חוּט
מדינות	מוֹתֵחַ	(אין, 5)	לצוף32
וִידֵאוֹ	וידאו (תמונה)	(אין, 128, 128, 3)	uint8

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):