복잡한 배경을 가진 대규모 장면에서 더 나은 성능을 달성하기 위해 단일 카메라 광선이 더 많은 문맥 정보를 가지도록 하고 동일한 광선 상의 샘플 포인트 간의 관계를 모델링하는 새로운 신경 방사 필드 방법을 제안합니다.
다양한 에이전트가 참여하는 복잡한 교통 상황에서 강화 학습 에이전트의 강건성과 일반화 성능을 향상시키기 위해, 시나리오 기반 자동 커리큘럼 생성 기법을 제안한다.
