ロボットネット

説明:

RoboNet には、113 のユニークなカメラ視点から撮影された、ロボットとオブジェクトの相互作用の 1,500 万を超えるビデオフレームが含まれています。

アクションは、グリッパージョイント用に予約されたアクションベクトルの 1 つの追加次元を持つ、ロボットエンドエフェクタに対する位置と回転のデルタです。
状態は、回転が制限されたデカルトエンドエフェクタ制御アクション空間と、グリッパージョイントです。
追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索
ホームページ: https://www.robonet.wiki/
ソースコード: tfds.datasets.robonet.Builder
バージョン:
- 4.0.1 (デフォルト): リリースノートはありません。
監視されたキー( as_supervised docを参照): None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
引用：

@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 (デフォルト設定)

構成の説明: 64x64 RoboNet サンプル。
ダウンロードサイズ: 119.80 MiB
データセットサイズ: 183.04 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)
スプリット:

スプリット	例
`'train'`	700

機能構造:

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)),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
行動	テンソル	(なし、5)	float32
ファイル名	文章		ストリング
状態	テンソル	(なし、5)	float32
ビデオ	動画(画像)	(なし、64、64、3)	uint8

例( tfds.as_dataframe ):

ロボネット/robonet_sample_128

構成の説明: 128x128 RoboNet サンプル。
ダウンロードサイズ: 119.80 MiB
データセットのサイズ: 638.98 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'train'`	700

機能構造:

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)),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
行動	テンソル	(なし、5)	float32
ファイル名	文章		ストリング
状態	テンソル	(なし、5)	float32
ビデオ	動画(画像)	(なし、128、128、3)	uint8

例( tfds.as_dataframe ):

ロボネット/ロボネット_64

構成の説明: 64x64 RoboNet。
ダウンロードサイズ: 36.20 GiB
データセットサイズ: 41.37 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'train'`	162,417

機能構造:

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)),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
行動	テンソル	(なし、5)	float32
ファイル名	文章		ストリング
状態	テンソル	(なし、5)	float32
ビデオ	動画(画像)	(なし、64、64、3)	uint8

例( tfds.as_dataframe ):

ロボネット/ロボネット_128

構成の説明: 128x128 RoboNet。
ダウンロードサイズ: 36.20 GiB
データセットサイズ: 144.90 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'train'`	162,417

機能構造:

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)),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype
	特徴辞書
行動	テンソル	(なし、5)	float32
ファイル名	文章		ストリング
状態	テンソル	(なし、5)	float32
ビデオ	動画(画像)	(なし、128、128、3)	uint8

例( tfds.as_dataframe ):