| # 🤖 Pick & Stack (블록 집기 및 순차 적재) 모델 |
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| 모델명 : task1_act_dagger2 |
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| ## 1. 데이터셋 구성 (Dataset) |
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| ### 1.1 이전 모델과의 차이점 |
| * **기존 데이터셋의 한계:** DAgger를 데이터셋을 추가하는 과정에서 기존 Task를 수행하는 효율이 떨어짐 |
| * **데이터셋 개선:** DAgger와 기존 데이터셋 간 비율 변화에 따른 성능 변화를 확인하기 위해 DAgger 에피소드 수 줄임 |
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| ### 1.2 전체 데이터셋 구조 |
| * 기본 에피소드 75개 |
| * 고정된 위치 60개 |
| * 왼쪽 위치 50개 |
| * 오른쪽 위치 59개 |
| * DAgger Correction 20개 |
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| ## 2. 모델 학습 방식 (Training Procedure) |
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| ### 2.1 모델 아키텍처 (ACT 기반) |
| 차이 없음 |
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| ### 2.2 서버 추론 기반 시스템 및 통신 |
| 차이 없음 |
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| ### 2.3 Chunk 및 Step 차이 |
| 차이 없음 |
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| ## 3. 수행 결과 (Evaluation & Results) |
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| ### 3.1 수행 결과 |
| * **고정 위치:** 총 5회 시도 중 1.4개 블럭 성공 (2, 1, 1, 3, 0) |
| * **랜덤 위치:** 총 5회 시도 중 1개 블럭 성공 (2, 1, 0, 1, 1) |
| * **특이 사항:** |
| * 순서를 가지고 이동하려는 경향 (왼쪽 아래 -> 왼쪽 위 -> 오른쪽 위 -> 오른쪽 아래) |
| * 왼쪽 아래 블럭을 집을때 자주 실패 (블럭 위치보다 위쪽을 집으려고 시도, 제대로 집지 못하고 블럭이 아래로 밀림) |
| * 오른쪽 위에서 posterior collapse 자주 발생, 왼쪽 아래 영역에서도 posterior collapse 발생 |
| * 왼쪽 하단, 오른쪽 하단에서 표시영역을 블럭으로 인식하여 집으려는 시도 |
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| ### 3.2 결과 피드백 |
| * klw1 결과와 거의 비슷한 수준, DAgger 40개보다 생각하는 성능 낮아짐 |
| * 300개의 일반 데이터셋 수집 이후 posterior collapse이 발생하는 부분에 대한 DAgger 데이터셋 계속 추가해가며 결과를 분석 |
| * 현재는 오른쪽 상단에서 계속해서 블럭을 집으려는 현상에 대한 DAgger Correction 데이터셋 필요 |
| * 지정구역을 블록으로 인식하는 현상, 지정구역 안에 있는 블록들을 집으려 하는 현상 개선 필요 |
| * 왼쪽 아래에 대한 에피소드 추가 or DAgger Correction 에피소드 추가 필요 |
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| ## 4. 참고 자료 (Reference) |
| https://www.alphaxiv.org/abs/1011.0686 |
