5.3.3 域自适应 (Domain Adaptation) 与 残差学习
文档摘要
5.3.3 域自适应 (Domain Adaptation) 与 残差学习 5.3.3 域自适应与残差学习：当仿真图像“太干净”，而现实相机却在抖、在噪、在过曝——我们不重训模型，只给它一副能看清现实的眼镜 你有没有遇到过这样的时刻？ 在Gazebo里跑得丝滑如德芙的视觉伺服控制器，在真实UR5机械臂上一上电就疯狂抖动； 在CARLA合成的10万张高清无眩光街景上达到98.7% mAP的YOLOv8检测器，装到实车前视单目相机上，连红绿灯都开始“幻觉”； 甚至更荒诞的——训练时用的仿真深度图是完美Z-buffer渲染的，而真实RealSense D435输出的深度图里，每帧都像被泼了半杯咖啡：边缘撕裂、中距空洞、近处飞点密布如星群…… 这不是模型不行，是它被“养娇”了。
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