本文探讨了自动驾驶中语义场景补全的重要性，提出了MetaSSC框架，结合可变形卷积和大核注意力，通过预训练任务获取可迁移知识，以降低部署成本并提升性能。

Towards 3D Semantic Scene Completion for Autonomous Driving: A Meta-Learning Framework Based on Deformable Large-Kernel Attention and the Mamba Model
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