核心概念
Fortgeschrittene Merkmalsfusion und Fehlerbewusstsein verbessern die Freiraumerkennung.
摘要
Das Paper präsentiert das SNE-RoadSegV2-Modell, das eine innovative Merkmalsfusionstechnik und fehlerbewusste Verlustfunktionen für die Freiraumerkennung verwendet. Es übertrifft andere Algorithmen auf öffentlichen Datensätzen.
- Merkmalsfusion mit Duplex-Encodern effektiv für Freiraumerkennung.
- Neue heterogene Merkmalsfusionstechnik verbessert Genauigkeit und Effizienz.
- Einführung von fehlerbewussten Verlustfunktionen für bessere Modellschulung.
統計資料
Das SNE-RoadSegV2-Modell erreicht den 1. Platz auf dem KITTI Road Benchmark.
Verbesserung der Genauigkeit um bis zu 2,72% auf dem KITTI-Datensatz.
Erhöhung des IoU um 1,18-2,97% auf dem Cityscapes-Datensatz.
引述
"Unser vorgeschlagenes heterogenes Merkmalsfusionssystem übertrifft andere verglichene Methoden auf beiden Datensätzen."