本研究探讨了深度神经网络可解释性的局限性，提出稀疏分布向量表征作为替代方案。实验结果表明，稀疏分布表征更易理解，且对模型决策的贡献更大，突显其在可解释性方面的优势。

通过生成虚拟LiDAR点并利用图像分割网络的语义标签增强，解决稀疏分布、遮挡和远离的对象检测问题。通过距离感知数据增强技术整合到三维框架和二维语义分割方法中，提高检测准确性。在KITTI和nuScenes数据集上评估，显示了重大改进。