robotturco

• Descripción :

Plegado de telas, apilado de cuencos

• Página de inicio : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html

• Código fuente : tfds.robotics.rtx.Roboturk

• Versiones :

  • 0.1.0 (predeterminado): versión inicial.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : 45.39 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	199
'train'	1.796

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'front_rgb': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
pasos	Conjunto de datos
pasos/acción	FuncionesDict
pasos/acción/gripper_closedness_action	Tensor	(1,)	flotador32
pasos/acción/rotation_delta	Tensor	(3,)	flotador32
pasos/acción/terminar_episodio	Tensor		flotador32
pasos/acción/world_vector	Tensor	(3,)	flotador32
pasos/es_primero	Tensor		booleano
pasos/es_último	Tensor		booleano
pasos/es_terminal	Tensor		booleano
pasos/observación	FuncionesDict
pasos/observación/front_rgb	Imagen	(480, 640, 3)	uint8
pasos/observación/incrustación_del_lenguaje_natural	Tensor	(512,)	flotador32
pasos/observación/instrucción_lenguaje_natural	Tensor		cadena
pasos/recompensa	Escalar		flotador32

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@inproceedings{mandlekar2019scaling,
          title={Scaling robot supervision to hundreds of hours with roboturk: Robotic manipulation dataset through human reasoning and dexterity},
          author={Mandlekar, Ajay and Booher, Jonathan and Spero, Max and Tung, Albert and Gupta, Anchit and Zhu, Yuke and Garg, Animesh and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li},
          booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
          pages={1048--1055},
          year={2019},
          organization={IEEE}
        }