utokyo_pr2_tabletop_manipulation_converted_externally_to_rlds
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
PR2 ট্যাবলেটপ ম্যানিপুলেশন (কাপড় ভাঁজ করা, তোলা)
বিভক্ত | উদাহরণ |
---|
'train' | 192 |
'val' | 48 |
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'steps': Dataset({
'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper open/close command, 1x terminal action].),
'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=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper position].),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
}),
})
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|
| ফিচারসডিক্ট | | | |
episode_metadata | ফিচারসডিক্ট | | | |
episode_metadata/file_path | পাঠ্য | | স্ট্রিং | মূল ডেটা ফাইলের পথ। |
পদক্ষেপ | ডেটাসেট | | | |
পদক্ষেপ/ক্রিয়া | টেনসর | (8,) | float32 | রোবট অ্যাকশন, [3x এন্ড ইফেক্টর পোস, 3x রোবট rpy অ্যাঙ্গেল, 1x গ্রিপার ওপেন/ক্লোজ কমান্ড, 1x টার্মিনাল অ্যাকশন] নিয়ে গঠিত। |
পদক্ষেপ/ছাড় | স্কেলার | | float32 | ডিসকাউন্ট দেওয়া হলে, ডিফল্ট 1. |
steps/is_first | টেনসর | | bool | |
ধাপ/শেষ_শেষ | টেনসর | | bool | |
steps/is_terminal | টেনসর | | bool | |
পদক্ষেপ/ভাষা_এম্বেডিং | টেনসর | (512,) | float32 | কোন ভাষা এম্বেডিং. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 দেখুন |
পদক্ষেপ/ভাষা_নির্দেশ | পাঠ্য | | স্ট্রিং | ভাষার নির্দেশনা। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ | ফিচারসডিক্ট | | | |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/চিত্র | ছবি | (128, 128, 3) | uint8 | প্রধান ক্যামেরা আরজিবি পর্যবেক্ষণ। |
পদক্ষেপ/পর্যবেক্ষণ/রাষ্ট্র | টেনসর | (৭,) | float32 | রোবট অবস্থা, [3x শেষ প্রভাবকের অবস্থান, 3x রোবট rpy কোণ, 1x গ্রিপার অবস্থান] নিয়ে গঠিত। |
পদক্ষেপ/পুরস্কার | স্কেলার | | float32 | প্রদান করা হলে পুরস্কার, ডেমোর জন্য চূড়ান্ত ধাপে 1। |
@misc{oh2023pr2utokyodatasets,
author={Jihoon Oh and Naoaki Kanazawa and Kento Kawaharazuka},
title={X-Embodiment U-Tokyo PR2 Datasets},
year={2023},
url={https://github.com/ojh6404/rlds_dataset_builder},
}
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-12-18 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-12-18 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# utokyo_pr2_tabletop_manipulation_converted_externally_to_rlds\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nPR2 tabletop manipulation (folding cloth, picking)\n\n- **Homepage** : [--](/datasets/catalog/--)\n\n- **Source code** :\n [`tfds.robotics.rtx.UtokyoPr2TabletopManipulationConvertedExternallyToRlds`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/robotics/rtx/rtx.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`0.1.0`** (default): Initial release.\n- **Download size** : `Unknown size`\n\n- **Dataset size** : `829.37 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 192 |\n| `'val'` | 48 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'episode_metadata': FeaturesDict({\n 'file_path': Text(shape=(), dtype=string),\n }),\n 'steps': Dataset({\n 'action': Tensor(shape=(8,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper open/close command, 1x terminal action].),\n 'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),\n 'is_first': bool,\n 'is_last': bool,\n 'is_terminal': bool,\n 'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),\n 'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),\n 'observation': FeaturesDict({\n 'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),\n 'state': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper position].),\n }),\n 'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),\n }),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|----------------------------|--------------|---------------|---------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| episode_metadata | FeaturesDict | | | |\n| episode_metadata/file_path | Text | | string | Path to the original data file. |\n| steps | Dataset | | | |\n| steps/action | Tensor | (8,) | float32 | Robot action, consists of \\[3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper open/close command, 1x terminal action\\]. |\n| steps/discount | Scalar | | float32 | Discount if provided, default to 1. |\n| steps/is_first | Tensor | | bool | |\n| steps/is_last | Tensor | | bool | |\n| steps/is_terminal | Tensor | | bool | |\n| steps/language_embedding | Tensor | (512,) | float32 | Kona language embedding. See \u003chttps://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5\u003e |\n| steps/language_instruction | Text | | string | Language Instruction. |\n| steps/observation | FeaturesDict | | | |\n| steps/observation/image | Image | (128, 128, 3) | uint8 | Main camera RGB observation. |\n| steps/observation/state | Tensor | (7,) | float32 | Robot state, consists of \\[3x end effector pos, 3x robot rpy angles, 1x gripper position\\]. |\n| steps/reward | Scalar | | float32 | Reward if provided, 1 on final step for demos. |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @misc{oh2023pr2utokyodatasets,\n author={Jihoon Oh and Naoaki Kanazawa and Kento Kawaharazuka},\n title={X-Embodiment U-Tokyo PR2 Datasets},\n year={2023},\n url={https://github.com/ojh6404/rlds_dataset_builder},\n }"]]