ReliOcc:通过不确定性学习实现可靠的语义占用预测

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内容提要

本文探讨了低成本传感器在语义占用预测中的可靠性问题。提出的ReliOcc方法通过结合混合不确定性和采样噪声,提高了摄像头基础占用网络的可靠性。在多项实验中,ReliOcc在保持准确性的同时增强了模型的可靠性,尤其在传感器故障和领域外噪声下表现出色。

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关键要点

  • 本文探讨低成本传感器在语义占用预测中的可靠性问题。
  • 提出ReliOcc方法,通过混合不确定性和采样噪声提高摄像头基础占用网络的可靠性。
  • ReliOcc在多项实验中保持准确性的同时增强了模型的可靠性。
  • 该方法在传感器故障和领域外噪声下表现出色。
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