uiuc_d3field

  • Описание :

Организация офисного стола, посуды и т. д.

Расколоть Примеры
'train' 192
  • Структура функции :
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.),
    }),
})
  • Функциональная документация :
Особенность Сорт Форма Дтип Описание
ВозможностиDict
эпизод_метаданные ВозможностиDict
метаданные_эпизода/путь_к файлу Текст нить Путь к исходному файлу данных.
шаги Набор данных
шаги/действия Тензор (3,) поплавок32 Смещение робота от последнего кадра
шаги/скидка Скаляр поплавок32 Скидка, если она предусмотрена, по умолчанию равна 1.
шаги/is_first Тензор логическое значение
шаги/is_last Тензор логическое значение
шаги/is_terminal Тензор логическое значение
шаги/language_embedding Тензор (512,) float32 Встраивание языка Kona. См. https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5 .
шаги/language_instruction Текст нить Языковое обучение.
шаги/наблюдение ВозможностиDict
шаги/наблюдение/глубина_1 Изображение (360, 640, 1) uint16 камера 1 наблюдения за глубиной.
шаги/наблюдение/глубина_2 Изображение (360, 640, 1) uint16 камера 2 наблюдения за глубиной.
шаги/наблюдение/глубина_3 Изображение (360, 640, 1) uint16 камера 3 наблюдения за глубиной.
шаги/наблюдение/глубина_4 Изображение (360, 640, 1) uint16 камера 4 наблюдения за глубиной.
шаги/наблюдение/image_1 Изображение (360, 640, 3) uint8 камера 1 RGB наблюдения.
шаги/наблюдение/image_2 Изображение (360, 640, 3) uint8 камера 2 RGB наблюдения.
шаги/наблюдение/image_3 Изображение (360, 640, 3) uint8 камера 3 RGB наблюдения.
шаги/наблюдение/image_4 Изображение (360, 640, 3) uint8 камера 4 RGB наблюдения.
шаги/наблюдение/состояние Тензор (4, 4) float32 Состояние рабочего органа робота
шаги/награда Скаляр float32 Награда, если предусмотрена, 1 на последнем этапе демоверсий.
@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},
}