spoc_robot

Bölmek Örnekler
'train' 212.043
'val' 21.108
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
        'task_target_split': string,
        'task_type': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_instruction': string,
        'observation': FeaturesDict({
            'an_object_is_in_hand': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'house_index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'hypothetical_task_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'image': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'image_manipulation': Image(shape=(224, 384, 3), dtype=uint8),
            'last_action_is_random': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_action_str': string,
            'last_action_success': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'last_agent_location': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'manip_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'minimum_l2_target_distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'minimum_visible_target_alignment': Scalar(shape=(), dtype=float32),
            'nav_object_bbox': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
            'relative_arm_location_metadata': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
            'room_current_seen': Scalar(shape=(), dtype=bool),
            'rooms_seen': Scalar(shape=(), dtype=int64),
            'visible_target_4m_count': Scalar(shape=(), dtype=int64),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Tensör sicim
bölüm_metadata/task_target_split Tensör sicim
bölüm_metadata/görev_türü Tensör sicim
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (9,) kayan nokta32
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/language_instruction Tensör sicim
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/an_object_is_in_hand Skaler bool
adımlar/gözlem/house_index Skaler int64
adımlar/gözlem/hypothetical_task_success Skaler bool
adımlar/gözlem/görüntü Resim (224, 384, 3) uint8
adımlar/gözlem/görüntü_manipülasyonu Resim (224, 384, 3) uint8
adımlar/gözlem/last_action_is_random Skaler bool
adımlar/gözlem/last_action_str Tensör sicim
adımlar/gözlem/last_action_success Skaler bool
adımlar/gözlem/last_agent_location Tensör (6,) kayan nokta32
adımlar/gözlem/manip_object_bbox Tensör (10,) kayan nokta32
adımlar/gözlem/minimum_l2_target_distance Skaler kayan nokta32
adımlar/gözlem/minimum_visible_target_alignment Skaler kayan nokta32
adımlar/gözlem/nav_object_bbox Tensör (10,) kayan nokta32
adımlar/gözlem/relative_arm_location_metadata Tensör (4,) kayan nokta32
adımlar/gözlem/room_current_seen Skaler bool
adımlar/gözlem/rooms_seen Skaler int64
adımlar/gözlem/visible_target_4m_count Skaler int64
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32
  • Alıntı :
@article{spoc2023,
    author    = {Kiana Ehsani, Tanmay Gupta, Rose Hendrix, Jordi Salvador, Luca Weihs, Kuo-Hao Zeng, Kunal Pratap Singh, Yejin Kim, Winson Han, Alvaro Herrasti, Ranjay Krishna, Dustin Schwenk, Eli VanderBilt, Aniruddha Kembhavi},
    title     = {Imitating Shortest Paths in Simulation Enables Effective Navigation and Manipulation in the Real World},
    journal   = {arXiv},
    year      = {2023},
    eprint    = {2312.02976},
}