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초록·키워드
This article presents ways to improve autonomous driving performance using the End To End deep learning process. End To End Deep Learning has the advantage of being able to process input to output at once without a complex algorithm written in advance. This research conducts an experiment in which a model car drives to a specific place using PilotNet with an End-to-End Deep Learning process. In order to improve the performance, additional return sequences are acquired with the normal driving sequences to train the PilotNet. Moreover, this article shows how the ratio of the return sequence dataset to the total dataset affects autonomous driving performance.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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