本文提出了一种基于人眼视觉感知的三阶段模型，可以在单次迭代中进行粗到细的分割，并采用了多尺度特征增强和边界增强模块。网络表现优于现有CNN模型，降低了计算开销并减轻了背景噪声干扰。

本研究提出了一种整合大规模语言模型的新框架，用于提升交通事故预测能力。该框架使用链式注意机制和三阶段模型处理复杂驾驶场景的高风险元素，并在事故预测技术中表现出色。这为自动驾驶安全和人工智能与人类交互提供了新的范例。

本文提出了一种基于人眼视觉感知的三阶段模型，可以在单次迭代中进行粗到细的分割。采用了多尺度特征增强和边界增强模块，使用掩码引导并结合了粗略预测图与高分辨率特征图来生成细致的结果。网络表现优于现有CNN模型，降低了计算开销并减轻了背景噪声干扰。