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Towards 3D Semantic Scene Completion for Autonomous Driving: A Meta-Learning Framework Based on Deformable Large-Kernel Attention and the Mamba Model
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了自动驾驶中语义场景补全的重要性，提出了MetaSSC框架，结合可变形卷积和大核注意力，通过预训练任务获取可迁移知识，以降低部署成本并提升性能。
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关键要点
- 语义场景补全（SSC）在自动驾驶系统中至关重要，能够实现全面感知。
- 现有的SSC方法在实际应用中面临高部署成本的问题。
- 提出了MetaSSC框架，结合可变形卷积和大核注意力，旨在降低部署成本并提升性能。
- MetaSSC通过对不完整区域进行语义分割的预训练任务，获取可迁移的元知识。
- 该框架在多个连接的自动驾驶汽车数据中进行监督训练，以实现更高效的部署和显著的性能提升。
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