基于可变形卷积的自动驾驶鱼眼图像道路场景语义分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在探索现代可变形卷积神经网络（DCNNs）在语义分割任务中的有效性，特别是在拥有鱼眼图像的自动驾驶场景中。通过将 WoodScape 鱼眼图像数据集分割为十个不同的类别，我们的实验评估了可变形网络捕捉复杂空间关系并提高分割准确性的能力。此外，我们探讨了不同的损失函数以解决类别不平衡问题，并将传统 CNN 架构与基于可变形卷积的 CNN 架构（包括 Vanilla U-Net 和...
本研究探索了现代可变形卷积神经网络在自动驾驶场景中使用鱼眼图像的语义分割任务中的有效性。实验评估了可变形网络捕捉复杂空间关系并提高分割准确性的能力。结果表明，集成可变形CNNs在处理鱼眼图像中的几何失真方面有效，并超过传统CNN架构的性能。
