تقلید_بازی

• شرح :

مجموعه داده واقعی 14 کار دستکاری افق بلند. ترکیبی از داده‌های بازی انسان و داده‌های بازوی تک ربات که وظایف مشابهی را انجام می‌دهند.

• صفحه اصلی : https://mimic-play.github.io/

• کد منبع : tfds.robotics.rtx.MimicPlay

• نسخه ها :

  • 0.1.0 (پیش فرض): انتشار اولیه.

• اندازه دانلود : Unknown size

• حجم مجموعه داده : 7.14 GiB

• ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر

• تقسیمات :

• ساختار ویژگی :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        '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': FeaturesDict({
                'front_image_1': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
                'front_image_2': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
            'state': FeaturesDict({
                'ee_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'gripper_position': float32,
                'joint_positions': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
                'joint_velocities': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            }),
            'wrist_image': FeaturesDict({
                'wrist_image': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
            }),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

• مستندات ویژگی :

• کلیدهای نظارت شده (به as_supervised doc مراجعه کنید): None

• شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.

• مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

• نقل قول :

@article{wang2023mimicplay,title={Mimicplay: Long-horizon imitation learning by watching human play},author={Wang, Chen and Fan, Linxi and Sun, Jiankai and Zhang, Ruohan and Fei-Fei, Li and Xu, Danfei and Zhu, Yuke and Anandkumar, Anima},journal={arXiv preprint arXiv:2302.12422},year={2023} }