robot bien rangé

Diviser Exemples
'train' 24
  • Structure des fonctionnalités :
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
    'steps': Dataset({
        'action': string,
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'object': string,
            'receptacles': Sequence(string),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
épisode_métadonnées FonctionnalitésDict
épisode_metadata/file_path Tenseur chaîne
pas Base de données
étapes/actions Tenseur chaîne
étapes/remise Scalaire flotteur32
étapes/is_first Tenseur bouffon
étapes/est_dernier Tenseur bouffon
étapes/is_terminal Tenseur bouffon
étapes/langue_embedding Tenseur (512,) flotteur32
étapes/instruction_langue Tenseur chaîne
étapes/observation FonctionnalitésDict
étapes/observation/image Image (360, 640, 3) uint8
étapes/observation/objet Tenseur chaîne
marches/observation/réceptacles Séquence (Tenseur) (Aucun,) chaîne
étapes/récompense Scalaire flotteur32
@article{wu2023tidybot,title = {TidyBot: Personalized Robot Assistance with Large Language Models},author = {Wu, Jimmy and Antonova, Rika and Kan, Adam and Lepert, Marion and Zeng, Andy and Song, Shuran and Bohg, Jeannette and Rusinkiewicz, Szymon and Funkhouser, Thomas},journal = {Autonomous Robots},year = {2023} }