GNN2 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.. 2022. 11. 11. [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.. 2022. 11. 6. 이전 1 다음
