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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,438 - 1,441 (4page)
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As autonomous driving emerges as a key research field in the future of the vehicle industry, numerous studies on this topic are actively being conducted. Particularly, with the advancement of deep learning, many attempts have been made to apply it to behavior prediction on the road. Among various techniques used for this purpose, attention mechanisms have been widely adopted due to their parallel processing capability and their advantages in modeling interactions, as compared to Recurrent Neural Networks (RNNs) which have been traditionally used for trajectory prediction. Moreover, while many previous studies have used rasterized bird"s-eye view maps, recently, vectorized maps represented as graphs have been widely used to incorporate this information into behavior prediction. In this paper, we introduce a study that predicts the trajectories of agents on the road using the multi-head attention technique in the modeling interaction part, while representing the vectorized map as a graph. Our research was validated on the Argoverse dataset, which is commonly used for trajectory prediction.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론 및 구현
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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