本研究提出了一种新方法，解决开放集单源域泛化中的源域稀缺性和目标域未知数据分布问题。通过背景抑制和风格增强合成新样本，并利用边缘图扩展类间边界，显著提高了未知类的识别能力。实验结果表明，该方法在多个跨域图像分类数据集上表现优异。

本文提出了一种单源域泛化框架用于车道检测，通过核心子集数据增强泛化性能。同时介绍了HDMapNet语义地图学习方法，利用多传感器数据提升地图构建效果。研究表明，标准清晰度地图能有效支持实时车道拓扑理解，显著提高车道检测能力。