tidybot

Diviso Esempi
'train' 24
  • Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': string,
        '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': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8),
            'object': string,
            'receptacles': Sequence(string),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
metadati_episodio CaratteristicheDict
metadati_episodio/percorso_file Tensore corda
passi Set di dati
passi/azione Tensore corda
passi/sconto Scalare float32
passi/è_primo Tensore bool
passi/è_ultimo Tensore bool
passi/è_terminale Tensore bool
passaggi/incorporamento_lingua Tensore (512,) float32
passi/lingua_istruzioni Tensore corda
passi/osservazione CaratteristicheDict
passi/osservazione/immagine Immagine (360, 640, 3) uint8
passi/osservazione/oggetto Tensore corda
gradini/osservazione/ricevitori Sequenza (Tensore) (Nessuno,) corda
passi/ricompensa Scalare float32
  • Citazione :
@article{wu2023tidybot,title = {TidyBot: Personalized Robot Assistance with Large Language Models},author = {Wu, Jimmy and Antonova, Rika and Kan, Adam and Lepert, Marion and Zeng, Andy and Song, Shuran and Bohg, Jeannette and Rusinkiewicz, Szymon and Funkhouser, Thomas},journal = {Autonomous Robots},year = {2023} }