提案されたSNE-RoadSegV2は、異種特徴融合ブロックや効果的なデコーダー、新しい損失関数を組み合わせて、優れた性能を発揮しています。この研究では、RGB画像と法線情報から異種特徴を抽出し、効果的に融合する手法が提案されました。さらに、誤り感知機能を導入することで、モデルのトレーニング中に深い監督を提供しました。これにより、KITTI Roadベンチマークで1位を獲得しました。
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