_target_: roboimi.vla.models.backbones.resnet_diffusion.ResNetDiffusionBackbone

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# 骨干网络选择
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vision_backbone: "resnet18"  # torchvision 模型名称: resnet18, resnet34, resnet50
pretrained_backbone_weights: "IMAGENET1K_V1"  # 使用ImageNet预训练权重（torchvision>=0.13）

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# 冻结设置
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freeze_backbone: true  # 冻结ResNet参数，只训练后面的pool和out层（推荐：true）

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# 输入配置
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input_shape: [3, 224, 224]  # 输入图像形状 (C, H, W) - ImageNet标准尺寸
crop_shape: null      # 裁剪后的图像形状 (H, W) - 设为null禁用裁剪
crop_is_random: true      # 训练时使用随机裁剪，评估时使用中心裁剪（crop_shape=null时无效）

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# 归一化和特征提取
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use_group_norm: true              # 使用 GroupNorm 替代 BatchNorm（更适合小批次训练）
spatial_softmax_num_keypoints: 32  # Spatial Softmax 关键点数量

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# 编码器模式
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# false: 共享编码器（所有摄像头共享一个 ResNet，参数少但容量受限）推荐！
# true: 独立编码器（每个摄像头有独立的 ResNet，参数多但容量大）
use_separate_rgb_encoder_per_camera: true
num_cameras: 3  # 摄像头数量