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特徴抽出
生のセンサーデータから情報量が多く、識別性の高い表現を計算するプロセス。ロボット工学では、視覚的特徴抽出はCNNまたはViTエンコーダーを使用して画像をコンパクトな特徴ベクトルに変換します。特徴抽出は、エンドツーエンド（制御ポリシーと共同で学習）または凍結された事前学習済みエンコーダー（DINOv2、CLIP）を使用できます。特徴の品質は制御ポリシーのパフォーマンスに直接影響します。
生のセンサーデータから情報量が多く、識別性の高い表現を計算するプロセス。ロボット工学では、視覚的特徴抽出はCNNまたはViTエンコーダーを使用して画像をコンパクトな特徴ベクトルに変換します。特徴抽出は、エンドツーエンド（制御ポリシーと共同で学習）または凍結された事前学習済みエンコーダー（DINOv2、CLIP）を使用できます。特徴の品質は制御ポリシーのパフォーマンスに直接影響します。