stanford_mask_vit_converted_externally_to_rlds

  • Sự miêu tả :

Sawyer đẩy và nhặt đồ vật trong thùng

Tách ra Ví dụ
'train' 9,109
'val' 91
  • Cấu trúc tính năng : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(5,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x change in end effector position, 1x gripper yaw, 1x open/close gripper (-1 means to open the gripper, 1 means close)].),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'end_effector_pose': Tensor(shape=(5,), dtype=float32, description=Robot end effector pose, consists of [3x Cartesian position, 1x gripper yaw, 1x gripper position]. This is the state used in the MaskViT paper.),
            'finger_sensors': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=1x Sawyer gripper finger sensors.),
            'high_bound': Tensor(shape=(5,), dtype=float32, description=High bound for end effector pose normalization. Consists of [3x Cartesian position, 1x gripper yaw, 1x gripper position].),
            'image': Image(shape=(480, 480, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'low_bound': Tensor(shape=(5,), dtype=float32, description=Low bound for end effector pose normalization. Consists of [3x Cartesian position, 1x gripper yaw, 1x gripper position].),
            'state': Tensor(shape=(15,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [7x robot joint angles, 7x robot joint velocities,1x gripper position].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Tài liệu tính năng :
Tính năng Lớp học Hình dạng loại D Sự miêu tả
Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu Tính năngDict
tập_siêu dữ liệu/file_path Chữ sợi dây Đường dẫn tới file dữ liệu gốc.
bước Tập dữ liệu
bước/hành động Tenxơ (5,) phao32 Hành động của robot, bao gồm [thay đổi 3 lần ở vị trí bộ phận tác động cuối, 1x độ lệch của bộ kẹp, 1x bộ kẹp mở/đóng (-1 có nghĩa là mở bộ kẹp, 1 có nghĩa là đóng)].
bước/giảm giá vô hướng phao32 Giảm giá nếu được cung cấp, mặc định là 1.
bước/is_first Tenxơ bool
bước/is_last Tenxơ bool
bước/is_terminal Tenxơ bool
các bước/ngôn ngữ_embedding Tenxơ (512,) phao32 Nhúng ngôn ngữ Kona. Xem https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoding-large/5
các bước/ngôn ngữ_instruction Chữ sợi dây Giảng dạy ngôn ngữ.
bước/quan sát Tính năngDict
bước/quan sát/end_effector_pose Tenxơ (5,) phao32 Tư thế tác động cuối của robot, bao gồm [3x vị trí Descartes, 1x ngáp của tay nắm, 1x vị trí của tay nắm]. Đây là trạng thái được sử dụng trong bài báo MaskViT.
bước/quan sát/ngón tay_cảm biến Tenxơ (1,) phao32 1x Cảm biến ngón tay của dụng cụ kẹp Sawyer.
bước/quan sát/high_bound Tenxơ (5,) phao32 Giới hạn cao cho việc chuẩn hóa tư thế tác động cuối. Bao gồm [3x vị trí Descartes, 1x vị trí kẹp, 1x vị trí kẹp].
bước/quan sát/hình ảnh Hình ảnh (480, 480, 3) uint8 Quan sát RGB của camera chính.
bước/quan sát/low_bound Tenxơ (5,) phao32 Giới hạn thấp để chuẩn hóa tư thế tác động cuối. Bao gồm [3x vị trí Descartes, 1x vị trí kẹp, 1x vị trí kẹp].
bước/quan sát/trạng thái Tenxơ (15,) phao32 Trạng thái robot, bao gồm [góc khớp robot 7x, vận tốc khớp robot 7x, vị trí kẹp 1x].
bước/phần thưởng vô hướng phao32 Phần thưởng nếu được cung cấp, 1 ở bước cuối cùng cho bản demo.
  • Trích dẫn : 
@inproceedings{gupta2022maskvit,
  title={MaskViT: Masked Visual Pre-Training for Video Prediction},
  author={Agrim Gupta and Stephen Tian and Yunzhi Zhang and Jiajun Wu and Roberto Martín-Martín and Li Fei-Fei},
  booktitle={International Conference on Learning Representations},
  year={2022}
}