uiuc_d3field

  • Tanım :

Ofis masası, mutfak eşyaları vb. düzenlenmesi

Bölmek Örnekler
'train' 192
  • Özellik yapısı : 
FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=Robot displacement from last frame),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'depth_1': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 1 depth observation.),
            'depth_2': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 2 depth observation.),
            'depth_3': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 3 depth observation.),
            'depth_4': Image(shape=(360, 640, 1), dtype=uint16, description=camera 4 depth observation.),
            'image_1': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 1 RGB observation.),
            'image_2': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 2 RGB observation.),
            'image_3': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 3 RGB observation.),
            'image_4': Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8, description=camera 4 RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(4, 4), dtype=float32, description=Robot end-effector state),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
bölüm_meta verileri ÖzelliklerDict
bölüm_metadata/dosya_yolu Metin sicim Orijinal veri dosyasının yolu.
adımlar Veri kümesi
adımlar/eylem Tensör (3,) kayan nokta32 Robotun son kareden yer değiştirmesi
adımlar/indirim Skaler kayan nokta32 Sağlanırsa indirim, varsayılan olarak 1'dir.
adımlar/is_first Tensör bool
adımlar/is_last Tensör bool
adımlar/is_terminal Tensör bool
adımlar/dil_embedding Tensör (512,) kayan nokta32 Kona dili yerleştirme. Bkz. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5
adımlar/language_instruction Metin sicim Dil Öğretimi.
adımlar/gözlem ÖzelliklerDict
adımlar/gözlem/derinlik_1 Resim (360, 640, 1) uint16 kamera 1 derinlik gözlemi.
adımlar/gözlem/derinlik_2 Resim (360, 640, 1) uint16 kamera 2 derinlik gözlemi.
adımlar/gözlem/derinlik_3 Resim (360, 640, 1) uint16 kamera 3 derinlik gözlemi.
adımlar/gözlem/derinlik_4 Resim (360, 640, 1) uint16 kamera 4 derinlik gözlemi.
adımlar/gözlem/resim_1 Resim (360, 640, 3) uint8 kamera 1 RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/resim_2 Resim (360, 640, 3) uint8 kamera 2 RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/resim_3 Resim (360, 640, 3) uint8 kamera 3 RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/görüntü_4 Resim (360, 640, 3) uint8 kamera 4 RGB gözlemi.
adımlar/gözlem/durum Tensör (4, 4) kayan nokta32 Robot uç efektör durumu
adımlar/ödül Skaler kayan nokta32 Sağlandığı takdirde ödül, demolar için son adımda 1.
  • Alıntı : 
@article{wang2023d3field,
  title={D^3Field: Dynamic 3D Descriptor Fields for Generalizable Robotic Manipulation},
  author={Wang, Yixuan and Li, Zhuoran and Zhang, Mingtong and Driggs-Campbell, Katherine and Wu, Jiajun and Fei-Fei, Li and Li, Yunzhu},
  journal={arXiv preprint arXiv:},
  year={2023},
}