摘要： "Sim2RealGap"指仿真训练模型迁移到现实时性能下降的现象，源于物理建模偏差、感知信息差异和环境细节缺失。核心影响包括智能体在现实中的失效行为（如机械臂抓取失败）。解决思路分为四类：1）增强仿真真实性（高保真物理建模、域随机化）；2）优化模型泛化能力（迁移学习、元学习）；3）硬件在环（HIL）实现虚实闭环交互；4）结合少量现实数据微调。实际应用中需多方法协同，如

依次将15个的每个https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/fccf7cd6a4b12079f73bbfb21745f9babcd4eb1d/vgg_generated_120.i添加到。取消勾选不需要的部分 test ，java，python，BUILD_DOCS，BUILD_PACKAGE，BUILD_EXAMPLES。/

将face_landmark_model.dat下载完成之后，在\sources\.cache\data文件夹下，找到源文件.dat，复制下文件名（校验码+face_landmark_model.dat），修改名称，将下载的face_landmark_model.dat拷贝过来，替换源文件。查找 test ，将OPENCV_PERF_TESTS、BUILD_TESTS、BUILD_opencv_p