spoc_robot

  • תיאור :

  • דף הבית : https://spoc-robot.github.io/

  • קוד מקור : tfds.robotics.rtx.SpocRobot

  • גרסאות :

    • 0.1.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

  • גודל הורדה : Unknown size

  • גודל מערך נתונים : 771.61 GiB

  • שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

  • פיצולים :

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 212,043
'val' 21,108
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'task_target_split': string,
        'task_type': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'an_object_is_in_hand': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'house_index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'hypothetical_task_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'image': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'image_manipulation': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'last_action_is_random': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_action_str': string,
            'last_action_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_agent_location': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'manip_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'minimum_l2_target_distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'minimum_visible_target_alignment': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'nav_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'relative_arm_location_metadata': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'room_current_seen': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'rooms_seen': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'visible_target_4m_count': Scalar(shape=(), dtype=int64),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
episode_metadata FeaturesDict
episode_metadata/file_path מוֹתֵחַ חוּט
episode_metadata/task_target_split מוֹתֵחַ חוּט
episode_metadata/task_type מוֹתֵחַ חוּט
צעדים מערך נתונים
צעדים/פעולה מוֹתֵחַ (9,) לצוף32
צעדים/הנחה סקלר לצוף32
צעדים/הוא_ראשון מוֹתֵחַ bool
צעדים/הוא_אחרון מוֹתֵחַ bool
steps/is_terminal מוֹתֵחַ bool
שלבים/הוראת_שפה מוֹתֵחַ חוּט
צעדים/תצפית FeaturesDict
צעדים/תצפית/חפץ_נמצא_ביד סקלר bool
צעדים/תצפית/אינדקס_בית סקלר int64
צעדים/התבוננות/הצלחה_היפותטית סקלר bool
צעדים/תצפית/תמונה תמונה (224, 384, 3) uint8
צעדים/תצפית/מניפולציה_תמונה תמונה (224, 384, 3) uint8
צעדים/התבוננות/הפעולה_האחרונה היא_אקראית סקלר bool
steps/observation/last_action_str מוֹתֵחַ חוּט
צעדים/תצפית/אחרונה_פעולה_הצלחה סקלר bool
steps/observation/last_agent_location מוֹתֵחַ (6,) לצוף32
steps/observation/manip_object_bbox מוֹתֵחַ (10,) לצוף32
צעדים/תצפית/מינימום_ל2_מרחק_יעד סקלר לצוף32
שלבים/תצפית/מינימום_יישור_יעד_נראה סקלר לצוף32
steps/observation/nav_object_bbox מוֹתֵחַ (10,) לצוף32
steps/observation/relative_arm_location_metadata מוֹתֵחַ (4,) לצוף32
צעדים/תצפית/חדר_נוכח_נראה סקלר bool
מדרגות/תצפית/חדרים_נראו סקלר int64
צעדים/תצפית/מספר_נראה_יעד_4 מיליון סקלר int64
צעדים/פרס סקלר לצוף32
@article{spoc2023,
    author    = {Kiana Ehsani, Tanmay Gupta, Rose Hendrix, Jordi Salvador, Luca Weihs, Kuo-Hao Zeng, Kunal Pratap Singh, Yejin Kim, Winson Han, Alvaro Herrasti, Ranjay Krishna, Dustin Schwenk, Eli VanderBilt, Aniruddha Kembhavi},
    title     = {Imitating Shortest Paths in Simulation Enables Effective Navigation and Manipulation in the Real World},
    journal   = {arXiv},
    year      = {2023},
    eprint    = {2312.02976},
}