রোবনেট

  • বর্ণনা :

RoboNet-এ রোবট-অবজেক্ট ইন্টারঅ্যাকশনের 15 মিলিয়নেরও বেশি ভিডিও ফ্রেম রয়েছে, যা 113টি অনন্য ক্যামেরা ভিউপয়েন্ট থেকে নেওয়া হয়েছে।

  • অ্যাকশনগুলি হল ডেল্টা অবস্থানে এবং রোবট এন্ড-ইফেক্টরের দিকে ঘূর্ণন করে গ্রিপার জয়েন্টের জন্য সংরক্ষিত অ্যাকশন ভেক্টরের একটি অতিরিক্ত মাত্রা।

  • স্টেটগুলি হল কার্টেসিয়ান এন্ড-ইফেক্টর কন্ট্রোল অ্যাকশন স্পেস যেখানে সীমাবদ্ধ ঘূর্ণন এবং একটি গ্রিপার জয়েন্ট

  • অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

  • হোমপেজ : https://www.robonet.wiki/

  • সোর্স কোড : tfds.datasets.robonet.Builder

  • সংস্করণ :

    • 4.0.1 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

  • তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

  • চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

  • উদ্ধৃতি :

@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

  • কনফিগার বিবরণ : 64x64 RoboNet নমুনা।

  • ডাউনলোড সাইজ : 119.80 MiB

  • ডেটাসেটের আকার : 183.04 MiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 700
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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)),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
কর্ম টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
রাজ্যগুলি টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ভিডিও ভিডিও(ছবি) (কোনটিই নয়, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_sample_128

  • কনফিগার বিবরণ : 128x128 RoboNet নমুনা।

  • ডাউনলোড সাইজ : 119.80 MiB

  • ডেটাসেটের আকার : 638.98 MiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 700
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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)),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
কর্ম টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
রাজ্যগুলি টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ভিডিও ভিডিও(ছবি) (কোনটিই নয়, 128, 128, 3) uint8

robonet/robonet_64

  • কনফিগারেশনের বিবরণ : 64x64 RoboNet।

  • ডাউনলোড আকার : 36.20 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 41.37 GiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 162,417
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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)),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
কর্ম টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
রাজ্যগুলি টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ভিডিও ভিডিও(ছবি) (কোনটিই নয়, 64, 64, 3) uint8

robonet/robonet_128

  • কনফিগারেশনের বিবরণ : 128x128 RoboNet।

  • ডাউনলোড আকার : 36.20 GiB

  • ডেটাসেটের আকার : 144.90 GiB

  • স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

  • বিভাজন :

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 162,417
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
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)),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
কর্ম টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
রাজ্যগুলি টেনসর (কোনটিই নয়, 5) float32
ভিডিও ভিডিও(ছবি) (কোনটিই নয়, 128, 128, 3) uint8