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EraW-Net：增强-精炼-对齐的W-Net用于场景关联驾驶员注意力估计
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内容提要
本研究解决了跨领域感知中驾驶员注意力与驾驶场景之间关联的复杂问题，通过引入一种新颖的EraW-Net方法，提升动态线索、精炼特征表示，并通过W型架构促进语义对齐的跨域集成。实验结果表明，该方法在大型公共数据集上能够稳健而准确地估计驾驶员注意力与场景的映射。
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