- Opis :
Zbiór danych SIM pojedynczego ramienia robota wykonującego generowane proceduralnie zadania na stole z podpowiedziami multimodalnymi, ponad 600 000 trajektorii
Strona główna : https://vimalabs.github.io/
Kod źródłowy :
tfds.robotics.rtx.VimaConvertedExternallyToRlds
Wersje :
-
0.1.0
(domyślnie): Wersja pierwsza.
-
Rozmiar pobierania :
Unknown size
Rozmiar zbioru danych :
Unknown size
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nieznane
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'episode_metadata': FeaturesDict({
'action_bounds': FeaturesDict({
'high': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'low': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
}),
'end-effector type': string,
'failure': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'file_path': string,
'n_objects': Scalar(shape=(), dtype=int64),
'num_steps': Scalar(shape=(), dtype=int64),
'robot_components_seg_ids': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=int64)),
'seed': Scalar(shape=(), dtype=int64),
'success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
'task': string,
}),
'steps': Dataset({
'action': FeaturesDict({
'pose0_position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'pose0_rotation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
'pose1_position': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
'pose1_rotation': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
}),
'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
'is_first': bool,
'is_last': bool,
'is_terminal': bool,
'multimodal_instruction': string,
'multimodal_instruction_assets': FeaturesDict({
'asset_type': Sequence(string),
'frontal_image': Sequence(Tensor(shape=(128, 256, 3), dtype=uint8)),
'frontal_segmentation': Sequence(Tensor(shape=(128, 256), dtype=uint8)),
'image': Sequence(Tensor(shape=(128, 256, 3), dtype=uint8)),
'key_name': Sequence(string),
'segmentation': Sequence(Tensor(shape=(128, 256), dtype=uint8)),
'segmentation_obj_info': Sequence({
'obj_name': Sequence(string),
'segm_id': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=int64)),
'texture_name': Sequence(string),
}),
}),
'observation': FeaturesDict({
'ee': int64,
'frontal_image': Tensor(shape=(128, 256, 3), dtype=uint8),
'frontal_segmentation': Tensor(shape=(128, 256), dtype=uint8),
'image': Tensor(shape=(128, 256, 3), dtype=uint8),
'segmentation': Tensor(shape=(128, 256), dtype=uint8),
'segmentation_obj_info': FeaturesDict({
'obj_name': Sequence(string),
'segm_id': Sequence(Scalar(shape=(), dtype=int64)),
'texture_name': Sequence(string),
}),
}),
'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
}),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDykt | ||||
metadane_odcinka | FunkcjeDykt | |||
metadane_odcinka/ograniczenia akcji | FunkcjeDykt | |||
metadata_odcinka/akcja_ograniczona/wysoki | Napinacz | (3,) | pływak32 | |
metadata_odcinka/akcja_ograniczona/low | Napinacz | (3,) | pływak32 | |
typ_metadata_odcinka/efektora końcowego | Napinacz | strunowy | ||
epizod_metadata/failure | Skalarny | bool | ||
metadane_odcinka/ścieżka_pliku | Napinacz | strunowy | ||
epizod_metadata/n_objects | Skalarny | int64 | ||
metadane_odcinka/liczba_kroków | Skalarny | int64 | ||
epizod_metadata/robot_components_seg_ids | Sekwencja (skalarna) | (Nic,) | int64 | |
epizod_metadata/seed | Skalarny | int64 | ||
metadane_odcinka/success | Skalarny | bool | ||
metadane_odcinka/zadanie | Napinacz | strunowy | ||
kroki | Zbiór danych | |||
kroki/akcja | FunkcjeDykt | |||
kroki/akcja/pozycja0_pozycji | Napinacz | (3,) | pływak32 | |
kroki/akcja/pozycja0_obrót | Napinacz | (4,) | pływak32 | |
kroki/akcja/pozycja1_pozycji | Napinacz | (3,) | pływak32 | |
kroki/akcja/pozycja1_obrót | Napinacz | (4,) | pływak32 | |
kroki/rabat | Skalarny | pływak32 | ||
kroki/jest_pierwszy | Napinacz | bool | ||
kroki/jest_ostatni | Napinacz | bool | ||
kroki/is_terminal | Napinacz | bool | ||
kroki/instrukcja_multimodalna | Napinacz | strunowy | ||
kroki/multimodalne_instrukcje_assets | FunkcjeDykt | |||
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/asset_type | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/frontal_image | Sekwencja (tensor) | (Brak, 128, 256, 3) | uint8 | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/frontal_segmentation | Sekwencja (tensor) | (Brak, 128, 256) | uint8 | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/image | Sekwencja (tensor) | (Brak, 128, 256, 3) | uint8 | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/nazwa_klucza | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/segmentacja | Sekwencja (tensor) | (Brak, 128, 256) | uint8 | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/segmentation_obj_info | Sekwencja | |||
kroki/multimodalne_instrukcje_aktywów/segmentacja_obj_info/nazwa_obiektu | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/multimodalne_instrukcje_assets/segmentation_obj_info/segm_id | Sekwencja (skalarna) | (Nic,) | int64 | |
kroki/multimodalne_instrukcje_aktywów/segmentacja_obj_info/nazwa_tekstury | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/obserwacje | FunkcjeDykt | |||
kroki/obserwacja/ee | Napinacz | int64 | ||
kroki/obserwacja/obraz_frontalny | Napinacz | (128, 256, 3) | uint8 | |
kroki/obserwacja/segmentacja_czołowa | Napinacz | (128, 256) | uint8 | |
kroki/obserwacja/obraz | Napinacz | (128, 256, 3) | uint8 | |
kroki/obserwacja/segmentacja | Napinacz | (128, 256) | uint8 | |
kroki/obserwacja/segmentacja_obj_info | FunkcjeDykt | |||
kroki/obserwacja/info_obiektu_segmentacyjnego/nazwa_obiektu | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/obserwacja/segmentacja_obj_info/segm_id | Sekwencja (skalarna) | (Nic,) | int64 | |
kroki/obserwacja/info_o_obiektu_segmentacyjnym/nazwa_tekstury | Sekwencja (tensor) | (Nic,) | strunowy | |
kroki/nagroda | Skalarny | pływak32 |
Klucze nadzorowane (zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ): Brak.
Cytat :
@inproceedings{jiang2023vima, title = {VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts}, author = {Yunfan Jiang and Agrim Gupta and Zichen Zhang and Guanzhi Wang and Yongqiang Dou and Yanjun Chen and Li Fei-Fei and Anima Anandkumar and Yuke Zhu and Linxi Fan}, booktitle = {Fortieth International Conference on Machine Learning}, year = {2023}. }