spoc_robot

• 설명 :

• 홈페이지 : https://spoc-robot.github.io/

• 소스 코드 : tfds.robotics.rtx.SpocRobot

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 최초 릴리스입니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 771.61 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'train'	212,043
'val'	21,108

• 기능 구조 :

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),
    }),
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype	설명
	특징Dict
에피소드_메타데이터	특징Dict
에피소드_메타데이터/파일_경로	텐서		끈
Episode_metadata/task_target_split	텐서		끈
에피소드_메타데이터/작업_유형	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(9,)	float32
걸음수/할인	스칼라		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/언어_지시	텐서		끈
단계/관찰	특징Dict
단계/관찰/an_object_is_in_hand	스칼라		부울
단계/관찰/house_index	스칼라		정수64
단계/관찰/hypothetical_task_success	스칼라		부울
단계/관찰/이미지	영상	(224, 384, 3)	uint8
단계/관찰/이미지 조작	영상	(224, 384, 3)	uint8
단계/관찰/last_action_is_random	스칼라		부울
단계/관찰/last_action_str	텐서		끈
단계/관찰/last_action_success	스칼라		부울
단계/관찰/last_agent_location	텐서	(6,)	float32
단계/관찰/manip_object_bbox	텐서	(10,)	float32
걸음 수/관찰/최소_l2_target_distance	스칼라		float32
단계/관찰/최소_가시_대상_정렬	스칼라		float32
단계/관찰/nav_object_bbox	텐서	(10,)	float32
단계/관찰/relative_arm_location_metadata	텐서	(4,)	float32
단계/관찰/room_current_seen	스칼라		부울
계단/관찰/rooms_seen	스칼라		정수64
걸음 수/관찰/visible_target_4m_count	스칼라		정수64
걸음수/보상	스칼라		float32

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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},
}