Sim2Real
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논문 리뷰) RCAN : Sim-to-Real via Sim-to-Sim: Data-efficient Robotic Grasping viaRandomized-to-Canonical Adaptation NetworksSim2Real 2023. 3. 21. 00:30
2019 CVPR 원문 : https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/James_Sim-To-Real_via_Sim-To-Sim_Data-Efficient_Robotic_Grasping_via_Randomized-To-Canonical_Adaptation_Networks_CVPR_2019_paper.pdf 몇년전부터 로보틱스 도메인에 강화학습(RL)을 적용하려는 시도가 많이 이뤄지고 있다. 그러면서 다양한 문제들이 발견되고 있는데, 대표적으로 model-free RL을 학습시키기 위해 필요한 데이터 양의 문제이다. model-free RL을 이용하여 로봇을 학습시키는 많은 경우에는 학습 데이터를 굉장히 많이 필요로 한다. 대부분의 환경은 sparse..