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GAN 域适应
使用 GAN 将图像从源域（例如，仿真）转换为看起来像目标域（例如，真实世界）的样子，无需配对训练数据。CycleGAN 和 UNIT 是标准架构。在仿真到真实的转移中，域适应通过在将仿真图像输入视觉策略之前进行转换来减少视觉差距。
使用 GAN 将图像从源域（例如，仿真）转换为看起来像目标域（例如，真实世界）的样子，无需配对训练数据。CycleGAN 和 UNIT 是标准架构。在仿真到真实的转移中，域适应通过在将仿真图像输入视觉策略之前进行转换来减少视觉差距。