- Описание :
Робот Франка выполняет стилизованные кухонные задачи
- Домашняя страница : https://ut-austin-rpl.github.io/VIOLA/ 
- Исходный код : - tfds.robotics.rtx.Viola
- Версии : -  0.1.0(по умолчанию): первоначальный выпуск.
 
-  
- Размер загрузки : - Unknown size
- Размер набора данных : - 10.40 GiB
- Автокэширование ( документация ): Нет 
- Расколы : 
| Расколоть | Примеры | 
|---|---|
| 'test' | 15 | 
| 'train' | 135 | 
- Структура функции :
FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': FeaturesDict({
            'gripper_closedness_action': 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({
            'agentview_rgb': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=RGB captured by workspace camera),
            'ee_states': Tensor(shape=(16,), dtype=float32, description=Pose of the end effector specified as a homogenous matrix.),
            'eye_in_hand_rgb': Image(shape=(224, 224, 3), dtype=uint8, description=RGB captured by in hand camera),
            'gripper_states': Tensor(shape=(1,), dtype=float32, description=gripper_states = 0 means the gripper is fully closed. The value represents the gripper width of Franka Panda Gripper.),
            'joint_states': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=joint values),
            'natural_language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32),
            'natural_language_instruction': string,
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32),
    }),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание | 
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| шаги | Набор данных | |||
| шаги/действия | ВозможностиDict | |||
| шаги/действие/gripper_closedness_action | Тензор | float32 | ||
| шаги/действие/rotation_delta | Тензор | (3,) | float32 | |
| шаги/действие/terminate_episode | Тензор | float32 | ||
| шаги/действие/world_vector | Тензор | (3,) | float32 | |
| шаги/is_first | Тензор | логическое значение | ||
| шаги/is_last | Тензор | логическое значение | ||
| шаги/is_terminal | Тензор | логическое значение | ||
| шаги/наблюдение | ВозможностиDict | |||
| шаги/наблюдение/agentview_rgb | Изображение | (224, 224, 3) | uint8 | RGB, снятый камерой рабочего места | 
| шаги/наблюдение/ee_states | Тензор | (16,) | float32 | Поза конечного эффектора задана как однородная матрица. | 
| шаги/наблюдение/eye_in_hand_rgb | Изображение | (224, 224, 3) | uint8 | RGB, снятый ручной камерой | 
| шаги/наблюдение/gripper_states | Тензор | (1,) | float32 | gripper_states = 0 означает, что захват полностью закрыт. Значение представляет собой ширину захвата Franka Panda Gripper. | 
| шаги/наблюдение/joint_states | Тензор | (7,) | float32 | совместные ценности | 
| шаги/наблюдение/natural_language_embedding | Тензор | (512,) | float32 | |
| шаги/наблюдение/natural_language_instruction | Тензор | нить | ||
| шаги/награда | Скаляр | float32 | 
- Контролируемые ключи (см. документ - as_supervised):- None
- Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается. 
- Примеры ( tfds.as_dataframe ): 
- Цитата :
@article{zhu2022viola,
  title={VIOLA: Imitation Learning for Vision-Based Manipulation with Object Proposal Priors},
  author={Zhu, Yifeng and Joshi, Abhishek and Stone, Peter and Zhu, Yuke},
  journal={6th Annual Conference on Robot Learning (CoRL)},
  year={2022}
}