- Descripción :
xArm recogiendo y colocando objetos con distractores
Página de inicio : https://owmcorl.github.io
Código fuente :
tfds.robotics.rtx.UcsdPickAndPlaceDatasetConvertedExternallyToRlds
Versiones :
-
0.1.0
(predeterminado): versión inicial.
-
Tamaño de descarga :
Unknown size
Tamaño del conjunto de datos :
3.53 GiB
Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No
Divisiones :
Dividir | Ejemplos |
---|---|
'train' | 1.355 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'disclaimer': Text(shape=(), dtype=string),
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
'n_transitions': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=Number of transitions in the episode.),
'success': Scalar(shape=(), dtype=bool, description=True if the last state of an episode is a success state, False otherwise.),
'success_labeled_by': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(4,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x gripper velocities,1x gripper open/close torque].),
'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({
'image': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=Camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x gripper position,3x gripper orientation, 1x finger distance].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
- Documentación de funciones :
Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
FuncionesDict | ||||
episodio_metadatos | FuncionesDict | |||
episodio_metadatos/descargo de responsabilidad | Texto | cadena | Descargo de responsabilidad sobre el episodio en particular. | |
metadatos_episodio/ruta_archivo | Texto | cadena | Ruta al archivo de datos original. | |
episodio_metadatos/n_transiciones | Escalar | int32 | Número de transiciones en el episodio. | |
episodio_metadatos/éxito | Escalar | booleano | Verdadero si el último estado de un episodio es un estado exitoso; Falso en caso contrario. | |
episodio_metadatos/éxito_labeled_by | Texto | cadena | Quien etiquetó el éxito (y por tanto la recompensa) del episodio. Puede ser uno de: [humano, clasificador]. | |
pasos | Conjunto de datos | |||
pasos/acción | Tensor | (4,) | flotador32 | La acción del robot consta de [3x velocidades de la pinza, 1x par de apertura/cierre de la pinza]. |
pasos/descuento | Escalar | flotador32 | Descuento si se proporciona, el valor predeterminado es 1. | |
pasos/es_primero | Tensor | booleano | ||
pasos/es_último | Tensor | booleano | ||
pasos/es_terminal | Tensor | booleano | ||
pasos/idioma_incrustación | Tensor | (512,) | flotador32 | Incorporación del lenguaje Kona. Consulte https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 |
pasos/instrucción_idioma | Texto | cadena | Instrucción de idiomas. | |
pasos/observación | FuncionesDict | |||
pasos/observación/imagen | Imagen | (224, 224, 3) | uint8 | Observación de cámara RGB. |
pasos/observación/estado | Tensor | (7,) | flotador32 | El estado del robot consta de [3x posición de la pinza, 3x orientación de la pinza, 1x distancia del dedo]. |
pasos/recompensa | Escalar | flotador32 | Recompensa si se proporciona, 1 en el paso final para demostraciones. |
Claves supervisadas (ver documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@preprint{Feng2023Finetuning,
title={Finetuning Offline World Models in the Real World},
author={Yunhai Feng, Nicklas Hansen, Ziyan Xiong, Chandramouli Rajagopalan, Xiaolong Wang},
year={2023}
}