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GAN 도메인 적응
GAN을 사용하여 소스 도메인(예: 시뮬레이션)의 이미지를 타겟 도메인(예: 실제 환경)처럼 보이도록 변환하는 기법으로, 쌍을 이루지 않은 학습 데이터를 사용합니다. CycleGAN과 UNIT은 표준 아키텍처입니다. 시뮬레이션-실제 환경 전이에서 도메인 적응은 시뮬레이션 이미지를 비전 제어정책에 입력하기 전에 변환하여 시각적 차이를 줄입니다.
GAN을 사용하여 소스 도메인(예: 시뮬레이션)의 이미지를 타겟 도메인(예: 실제 환경)처럼 보이도록 변환하는 기법으로, 쌍을 이루지 않은 학습 데이터를 사용합니다. CycleGAN과 UNIT은 표준 아키텍처입니다. 시뮬레이션-실제 환경 전이에서 도메인 적응은 시뮬레이션 이미지를 비전 제어정책에 입력하기 전에 변환하여 시각적 차이를 줄입니다.