# RKD Eval 라벨 정리 이 폴더는 RKD 계열 RoboCasa eval 결과를 모아 둔 곳이다. 기본 eval run은 `seed42_my_atomic26_nenv10`이며, 완료된 run은 `summary.txt`에 `CHECK PASSED`가 있고 task stats가 `26/26`이어야 한다. ## 모델 라벨 - `RKD v1 0.1`: 기존 RKD 구현체(`groot_rkd`). KL 기반 relation distillation을 쓰며 `rkd_temp=0.1` 설정이다. phase3는 FM + RKD 보조 loss 고정 weight `0.5`를 사용한다. Eval AVG: `54.2`. - `RKD v2 A`: RKD v2 구현체(`groot_rkd_v2`)의 angle-only 버전이다. `rkd_loss_type=angle`. Eval AVG: `55.1`. - `RKD v2.1 A`: v2와 같은 angle-only RKD 계열이며, v2.1 실험 묶음으로 재정리된 라벨이다. Eval AVG: `54.2`. - `RKD v2.1 DA`: v2.1의 distance+angle 버전이다. `rkd_loss_type=distance_angle`, distance weight `1.0`, angle weight `2.0`을 사용한다. Eval AVG: `54.2`. - `RKD v2.1 A MoreSteps`: angle-only RKD v2.1의 더 긴 학습/더 많은 step variant이다. Eval AVG: `53.5`. - `RKD v2.1 DA MoreSteps`: distance+angle RKD v2.1의 더 긴 학습/더 많은 step variant이다. Eval AVG: `54.2`. - `RKD v2.1 DA MoreP2&3`: baseline40 step-up 경로에서 phase2/phase3 학습 exposure를 더 준 distance+angle RKD v2.1 variant이다. Eval AVG: `53.9`. - `RKD DA ActionEncoderLP`: MGRKD/AP-head LP 계열 variant이며, teacher feature로 action encoder 출력을 사용한다. Eval AVG: `54.8`. - `RKD DA RawActionLP`: MGRKD/AP-head LP 계열 variant이며, teacher feature로 raw action을 사용한다. Eval AVG: `54.5`. ## 버전 차이 - `v1`: KL 기반 relation distillation만 사용한다. student/VLM relation distribution과 action-encoder teacher relation distribution을 temperature로 맞춘다. 여기 결과는 `rkd_temp=0.1`. - `v2`: RKD 구현을 일반화한 버전이다. `rkd_loss_type`으로 `kl`, `distance`, `angle`, `distance_angle`을 선택할 수 있고 diagonal exclusion 옵션도 들어간다. - `v2.1`: 코드 계열은 동일하게 `groot_rkd_v2`이며, 후속 실험 묶음으로 정리된 이름에 가깝다. 중요한 차이는 loss 선택이다. - `A` = angle-only RKD. - `DA` = distance + angle RKD. - 현재 `DA`는 distance weight `1.0`, angle weight `2.0`을 사용한다. - `MoreSteps` / `MoreP2&3`: 새 RKD loss 정의가 아니라 학습 budget/exposure 차이이다. - `APHead_LP`: main RKD v2.1 A/DA와 teacher/source 경로가 달라서 별도 묶음으로 보는 것이 좋다. ## 현재 분류 - `RKD v1~2`: 기존 RKD v1과 RKD v2 angle-only 비교 묶음. - `RKD v2.1`: v2.1의 main A/DA 결과와 LP variant 묶음. - `RKD v2.1/Steps Ablation`: v2.1의 학습 exposure/step ablation 묶음.