- 説明:
布折り、鉢積み
ソースコード:
tfds.robotics.rtx.Roboturk
バージョン:
-
0.1.0
(デフォルト): 初期リリース。
-
ダウンロードサイズ:
Unknown size
データセットのサイズ:
45.39 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
分割:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1,796 |
- 機能の構造:
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),
}),
})
- 機能ドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
ステップ | データセット | |||
ステップ/アクション | 特徴辞書 | |||
ステップ/アクション/gripper_closedness_action | テンソル | (1,) | float32 | |
ステップ/アクション/回転デルタ | テンソル | (3,) | float32 | |
ステップ/アクション/terminate_episode | テンソル | float32 | ||
ステップ/アクション/world_vector | テンソル | (3,) | float32 | |
ステップ/is_first | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_last | テンソル | ブール | ||
ステップ/is_terminal | テンソル | ブール | ||
ステップ/観察 | 特徴辞書 | |||
歩数/観察/front_rgb | 画像 | (480、640、3) | uint8 | |
ステップ/観察/natural_lang_embedding | テンソル | (512,) | float32 | |
ステップ/観察/natural_ language_instruction | テンソル | 弦 | ||
歩数/報酬 | スカラー | float32 |
監視キー(
as_supervised
doc を参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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}
}