特征对齐的对称多模态网络在连续道路场景语义分割中的应用

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本研究重新定义了多模态语义分割任务,提高了模型的可靠性。即使一个输入模态缺失,该方法仍能正常工作,适用于自动驾驶等安全关键应用领域。通过在SemanticKITTI数据集上评估和与竞争者比较,展示了该方法的有效性。同时还展示了该方法在渐进式持续学习场景中的有效性。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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