Robô Turco

Descrição :

Dobragem de pano, empilhamento de tigela

Página inicial : https://roboturk.stanford.edu/dataset_real.html
Código fonte : tfds.robotics.rtx.Roboturk
Versões :
- 0.1.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : Unknown size
Tamanho do conjunto de dados : 45.39 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'test'`	199
`'train'`	1.796

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': Tensor(shape=(1,), dtype=float32),
            'rotation_delta': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
            'terminate_episode': float32,
            'world_vector': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': FeaturesDict({
            'front_rgb': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})

Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D
	RecursosDict
passos	Conjunto de dados
etapas/ação	RecursosDict
etapas/ação/gripper_closedness_action	Tensor	(1,)	float32
etapas/ação/rotação_delta	Tensor	(3,)	float32
etapas/ação/terminar_episódio	Tensor		float32
passos/ação/vetor_mundo	Tensor	(3,)	float32
passos/é_primeiro	Tensor		bool
passos/é_último	Tensor		bool
etapas/is_terminal	Tensor		bool
etapas/observação	RecursosDict
passos/observação/front_rgb	Imagem	(480, 640, 3)	uint8
etapas/observação/integração_de_linguagem_natural	Tensor	(512,)	float32
etapas/observação/instrução_de_linguagem_natural	Tensor		corda
passos/recompensa	Escalar		float32

Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@inproceedings{mandlekar2019scaling,
          title={Scaling robot supervision to hundreds of hours with roboturk: Robotic manipulation dataset through human reasoning and dexterity},
          author={Mandlekar, Ajay and Booher, Jonathan and Spero, Max and Tung, Albert and Gupta, Anchit and Zhu, Yuke and Garg, Animesh and Savarese, Silvio and Fei-Fei, Li},
          booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
          pages={1048--1055},
          year={2019},
          organization={IEEE}
        }