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Une suite de tâches pour évaluer l'apprentissage des robots avec des observations visuelles.
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Ensembles de données / Recherche
peract_bimanual · markusgrotz
Code pour PerAct², un agent d'apprentissage par imitation conditionné par le langage conçu pour la manipulation robotique bimanuelle à l'aide de l'environnement RLBench. Il comprend la génération d’ensembles de données, des scripts de formation et…
Aperçu
Code pour PerAct², un agent d'apprentissage par imitation conditionné par le langage conçu pour la manipulation robotique bimanuelle à l'aide de l'environnement RLBench. Il comprend la génération d’ensembles de données, des scripts de formation et…
Objectif de l'éditeur : Code pour PerAct², un agent d'apprentissage par imitation conditionné par le langage conçu pour la manipulation robotique bimanuelle à l'aide de l'environnement RLBench. Il comprend la génération d'ensembles de données, des scripts de formation et des outils d'évaluation pour le contrôle 6-DoF de deux bras robotiques sur des tâches complexes.
Examinez la carte de données, le mode de réalisation, le schéma, les conditions de collecte et la licence spécifique à l'ensemble de données avant utilisation. L'accès aux données et l'adéquation à une configuration de formation particulière nécessitent une confirmation séparée.
Informations sur le projet
- Mainteneur
- markusgrotz
- Langue principale
- Python
- Licence de code de référentiel
- Apache-2.0
- Licence de poids modèle
- Non enregistré
- Licence de jeu de données
- Non enregistré
- Licence de conception de matériel
- Non enregistré
- Entretien
- Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
- Dernière poussée du référentiel observée
- 2025-02-23
Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.
Rubriques documentaires
- Perceiver-Actor^2: A Multi-Task Transformer for Bimanual Robotic Manipulation Tasks
- Installation
- Prerequisites
- 1. Environment
- 2. Dependencies
- Pre-Generated Datasets
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