roboturk

• Description :

Pliage de tissu, empilage de bols

• Page d'accueil : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html

• Code source : tfds.robotics.rtx.Roboturk

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : Unknown size

• Dataset size : 45.39 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Non

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	199
'train'	1 796

• Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
mesures	Ensemble de données
étapes/actions	FonctionnalitésDict
étapes/action/gripper_closedness_action	Tenseur	(1,)	flotteur32
étapes/action/rotation_delta	Tenseur	(3,)	flotteur32
étapes/action/terminate_episode	Tenseur		flotteur32
étapes/action/world_vector	Tenseur	(3,)	flotteur32
étapes/is_first	Tenseur		bouffon
étapes/est_dernier	Tenseur		bouffon
étapes/is_terminal	Tenseur		bouffon
étapes/observation	FonctionnalitésDict
étapes/observation/front_rgb	Image	(480, 640, 3)	uint8
étapes/observation/natural_lingual_embedding	Tenseur	(512,)	flotteur32
étapes/observation/instruction_langue_naturelle	Tenseur		chaîne
étapes/récompense	Scalaire		flotteur32

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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}
        }