不确定性感知贝叶斯核推断下的越野环境证据性语义建模
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于证据的语义映射方法，通过将证据深度学习集成到语义分割网络中，获得语义预测的不确定性估计，并将此不确定性融入到一个能够在感知性环境具有挑战性的场景中提高可靠性的不确定性感知成核推理中，通过自适应处理语义不确定性，在之前未见过的环境中构建了强健的环境表达，详尽的实验证明了该框架在高感知不确定性场景中提高了准确性和鲁棒性，始终优于现有方法。
该研究提出了一种基于证据的语义映射方法，通过将证据深度学习集成到语义分割网络中，获得语义预测的不确定性估计，并将此不确定性融入到一个能够在感知性环境具有挑战性的场景中提高可靠性的不确定性感知成核推理中。实验证明该框架在高感知不确定性场景中提高了准确性和鲁棒性，优于现有方法。
