朝着自主驾驶中的鲁棒无监督注意力预测

本研究解决了在自主驾驶中预测注意区域的重要性以及面临的挑战，特别是缺乏大规模注意标签与自驾场景和自然场景之间的领域差距。提出了一种鲁棒的无监督注意力预测方法，通过不确定性挖掘与知识嵌入技术提升预测的准确性，并引入新的数据增强方法RoboMixup，显著提高了模型在复杂交通环境中的鲁棒性和减少偏差。