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Domain-Incremental Semantic Segmentation for Autonomous Driving under Adverse Driving Conditions
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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
本研究提出逐步语义分割（PSS）方法，以解决自主驾驶在恶劣驾驶条件下的语义分割性能下降问题。该方法通过动态增长的领域特定模型集合，避免了传统方法的灾难性遗忘。实验结果表明，PSS在不同数据集上具有优越的泛化能力，显著提升了恶劣天气和光照条件下的分割效果。
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关键要点
- 本研究提出逐步语义分割（PSS）方法，以解决自主驾驶在恶劣驾驶条件下的语义分割性能下降问题。
- PSS方法通过动态增长的领域特定模型集合，避免了传统方法的灾难性遗忘。
- 实验结果表明，PSS在不同数据集上具有优越的泛化能力。
- PSS显著提升了恶劣天气和光照条件下的分割效果。
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