uiuc_d3field

  • विवरण :

कार्यालय डेस्क, बर्तन आदि को व्यवस्थित करना

विभाजित करना उदाहरण
'train' 192
  • फ़ीचर संरचना : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot displacement from last frame),
        '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({
            'depth_1': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 1 depth observation.),
            'depth_2': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 2 depth observation.),
            'depth_3': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 3 depth observation.),
            'depth_4': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 4 depth observation.),
            'image_1': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 1 RGB observation.),
            'image_2': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 2 RGB observation.),
            'image_3': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 3 RGB observation.),
            'image_4': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 4 RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Robot end-effector state),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा फीचर्सडिक्ट
एपिसोड_मेटाडेटा/फ़ाइल_पथ मूलपाठ डोरी मूल डेटा फ़ाइल का पथ.
कदम डेटासेट
कदम/कार्रवाई टेन्सर (3,) फ्लोट32 अंतिम फ्रेम से रोबोट का विस्थापन
कदम/छूट अदिश फ्लोट32 यदि छूट प्रदान की गई है, तो डिफ़ॉल्ट 1 है।
चरण/पहला है टेन्सर बूल
चरण/अंतिम है टेन्सर बूल
चरण/is_terminal टेन्सर बूल
चरण/भाषा_एम्बेडिंग टेन्सर (512,) फ्लोट32 कोना भाषा एम्बेडिंग. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 देखें
चरण/भाषा_निर्देश मूलपाठ डोरी भाषा निर्देश.
चरण/अवलोकन फीचर्सडिक्ट
चरण/अवलोकन/गहराई_1 छवि (360, 640, 1) uint16 कैमरा 1 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_2 छवि (360, 640, 1) uint16 कैमरा 2 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_3 छवि (360, 640, 1) uint16 कैमरा 3 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/गहराई_4 छवि (360, 640, 1) uint16 कैमरा 4 गहराई अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_1 छवि (360, 640, 3) uint8 कैमरा 1 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_2 छवि (360, 640, 3) uint8 कैमरा 2 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_3 छवि (360, 640, 3) uint8 कैमरा 3 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/छवि_4 छवि (360, 640, 3) uint8 कैमरा 4 आरजीबी अवलोकन।
चरण/अवलोकन/स्थिति टेन्सर (4,4) फ्लोट32 रोबोट अंत-प्रभावक स्थिति
कदम/इनाम अदिश फ्लोट32 यदि प्रदान किया गया तो इनाम, डेमो के लिए अंतिम चरण पर 1।
  • उद्धरण : 
@article{wang2023d3field,
  title={D^3Field: Dynamic 3D Descriptor Fields for Generalizable Robotic Manipulation},
  author={Wang, Yixuan and Li, Zhuoran and Zhang, Mingtong and Driggs-Campbell, Katherine and Wu, Jiajun and Fei-Fei, Li and Li, Yunzhu},
  journal={arXiv preprint arXiv:},
  year={2023},
}