로봇투르크

• 설명 :

천 접기, 그릇 쌓기

• 홈페이지 : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.Roboturk

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 45.39 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	199
'train'	1,796

• 기능 구조 :

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),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	특징Dict
단계/작업/gripper_closedness_action	텐서	(1,)	float32
단계/작업/회전_델타	텐서	(3,)	float32
단계/작업/종료_에피소드	텐서		float32
단계/행동/세계_벡터	텐서	(3,)	float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/front_rgb	영상	(480, 640, 3)	uint8
단계/관찰/natural_언어_임베딩	텐서	(512,)	float32
단계/관찰/natural_lang_instruction	텐서		끈
걸음 수/보상	스칼라		float32

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
        }