本文提出了一种基于注意力机制的跨域全景语义分割框架，旨在解决360度车载相机图像的无监督学习问题。通过新数据集DensePASS和多种技术，显著提高了分割准确率，实验结果在多个基准测试中表现优异。

本文提出了一种新颖的双路径无监督域自适应框架DPPASS，旨在解决全景语义分割中的畸变问题。通过交叉投影和内部投影训练，显著提高了性能并减少了参数。此外，针对无人车自主驾驶中的360度视角图像分割，提出了基于注意力机制的自适应算法框架P2PDA，取得了更高的准确率和效率。