mt_opt

• 説明:

MT-Opt 論文のデータセット。

• ホームページ： https ://karolhausman.github.io/mt-opt/

• ソース コード: tfds.robotics.mt_opt.MtOpt

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: サイズUnknown size

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 引用：

@misc{kalashnikov2021mtopt,
      title={MT-Opt: Continuous Multi-Task Robotic Reinforcement Learning at Scale},
      author={Dmitry Kalashnikov and Jacob Varley and Yevgen Chebotar and Benjamin Swanson and Rico Jonschkowski and Chelsea Finn and Sergey Levine and Karol Hausman},
      year={2021},
      eprint={2104.08212},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.RO}
}

mt_opt/rlds (デフォルト設定)

• 構成の説明: このデータセットには、実際のロボットの艦隊全体で収集されたタスク エピソードが含まれています。ステップとエピソードを表すためにRLDS 形式に従います。

• データセットのサイズ: 4.38 TiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'episode_id': string,
    'skill': uint8,
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'close_gripper': bool,
            'open_gripper': bool,
            'target_pose': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
            'terminate': bool,
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'gripper_closed': bool,
            'height_to_bottom': float32,
            'image': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
            'state_dense': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
        }),
    }),
    'task_code': string,
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

mt_opt/sd

• 構成の説明: 人がキュレートしたタスク完了の定義を含む成功検出器データセット。

• データセットサイズ: 548.56 GiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image_0': Image(shape=(512, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_1': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'image_2': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
    'success': bool,
    'task_code': string,
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):