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Graph Neural Networks (GNN)
참조 : https://medium.com/dair-ai/an-illustrated-guide-to-graph-neural-networks-d5564a551783 Graph 그래프는 노드 (node, vertex)와 엣지 (edge)로 구성되는 자료 구조 입니다. 그래프는 각 노드가 엣지로 연결되어 있고, 시작지점과 끝지점이 없는 정보를 표현하는데 적합한 자료 구조 입니다. 엣지는 노드 간 관계를 표현합니다. 엣지는 방향을 가지는데, 단방향일 수 있고 양방향일 수 있습니다. 공부할 것 : recurrent unit, embedding vector representation, feed forward neural network Graph Neural Network 그래프의 각 노드는 특정 속성을 나타내는 값..
[논문 리뷰] Vector Net: Encoding HD maps and agent dynamics from vectorized representation
Paper : Gao, Jiyang, et al. "Vectornet: Encoding hd maps and agent dynamics from vectorized representation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020. Website : https://blog.waymo.com/2020/05/vectornet.html 요약 자율주행 차량의 Motion Planning을 위한 주변 Agent의 Behavior prediction에 사용 가능한 뉴럴 네트워크 아키텍처 제안 도로 상황을 Rasterized Image (2D or 3D)가 아닌 Vector 형태로 표현해 뉴럴 넷..