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摘要
摘要
自动驾驶系统的安全性关键在于其场景感知能力。然而，当前驾驶场景语义分割
任务面临着多方面挑战，包括模型在不同天气环境下的鲁棒性、数据集数量的限制以
及对高速行驶中运行速度的需求。此外，道路场景中物体的尺度差异大、类别多样性、
天气环境的多变性以及场景的复杂性等问题也是驾驶场景语义分割任务所面临的重
要挑战。因此，综合利用模型优化、数据增强等方法，提升深度学习模型在自动驾驶
场景中的性能和泛化能力，对于实际应用
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