UniVTAC（视触觉使用、ACT）

https://univtac.github.io/
Github：https://github.com/univtac/UniVTAC

本篇论文中使用了几款视触觉传感器：
1.通过在仿真环境中采集视触觉传感器的相关数据（RGB、Marker、Depth等），训练一个基于ResNet-18 骨干网络作为共享编码器，得到一个预训练权重（encoder/checkpoints/resnet18/20251128-125750/best.pth）；
2.在ACT模型训练时，backbone中使用resnet18时，加载基于触觉训练的预训练权重（encoder/checkpoints/resnet18/20251128-125750/best.pth），用实际真机采集的触觉RGB图像作为输入。

• 官方默认ACT使用的resnet18权重：
  
  
  
  
  
  
  
  
  加载的是默认的权重
  
• UniVTAC中：
  预训练权重下载：
  
  运行仓库提供的数据和权重下载：https://github.com/univtac/UniVTAC/blob/main/data/download.sh

该脚本会通过 ModelScope 下载 byml2024/UniVTAC 数据集，其中包含了预训练权重文件。