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초록·키워드
Accurate trajectory prediction is essential for autonomous driving safety, yet state-of-the-art models primarily trained on US and European datasets such as Argoverse[1], Waymo[2] often experience performance degradation when deployed in locally unique environments, such as South Korea. This study examines the adaptability of the efficient QCNet[3] model to Korea's dynamic traffic by systematically evaluating four distinct training paradigms using local data: zero- shot (pretrained), training from scratch, full fine- tuning, and encoder freezing. We aim to validate QCNet's localization capability and determine the optimal transfer learning strategy in terms of both performance and efficiency. Our research provides valuable guidance for developing robust, localized prediction models for domestic autonomous driving systems.
본문·목차
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