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+# 🤖 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 평균 0개 블럭 성공 (0, 0, 0, 0, 0)
+* **랜덤 위치:** 총 5회 시도 중 평균 0개 블럭 성공 (0, 0, 0, 0, 0)
+* **특이 사항:**
+  * 이동 경로를 정함에 있어 순서를 가지고 이동하려는 경향 (왼쪽 아래 -> 왼쪽 위 -> 우측 상단 -> 좌측 하단)
+  * 왼쪽 아래 블럭을 집을때 자주 실패 (블럭 위치보다 위쪽을 집으려고 시도, 제대로 집지 못하고 블럭이 아래로 밀림)
+  * 우측 상단에서 posterior collapse 발생
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+### 3.2 결과 피드백
+1. klw1 결과와 거의 비슷한 수준, DAgger 40개보다 생각하는 성능 낮아짐
+2. 지정구역을 블록으로 인식하는 현상, 지정구역 안에 있는 블록들을 집으려 하는 현상 개선 필요
+3. 왼쪽 아래에 대한 에피소드 추가 or DAgger Correction 에피소드 추가 필요