com.roboturk

• وصف :

طي القماش، تكديس الوعاء

• الصفحة الرئيسية : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html

• كود المصدر : tfds.robotics.rtx.Roboturk

• الإصدارات :

  • 0.1.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : Unknown size

• حجم مجموعة البيانات : 45.39 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

ينقسم	أمثلة
'test'	199
'train'	1,796

• هيكل الميزة :

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),
    }),
})

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع D	وصف
	المميزاتDict
خطوات	مجموعة البيانات
الخطوات/الإجراء	المميزاتDict
الخطوات/الإجراء/gripper_closedness_action	الموتر	(1،)	float32
الخطوات/الإجراء/rotation_delta	الموتر	(3،)	float32
الخطوات/الإجراء/terminate_episode	الموتر		float32
الخطوات/الإجراء/world_vector	الموتر	(3،)	float32
الخطوات/is_first	الموتر		منطقي
الخطوات/is_last	الموتر		منطقي
الخطوات/is_terminal	الموتر		منطقي
الخطوات/الملاحظة	المميزاتDict
الخطوات/الملاحظة/front_rgb	صورة	(480، 640، 3)	uint8
الخطوات/الملاحظة/natural_language_embedding	الموتر	(512،)	float32
الخطوات/الملاحظة/natural_language_instruction	الموتر		خيط
خطوات/مكافأة	العددية		float32

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ): مفقود.

• الاقتباس :

@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}
        }