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RESEARCH · CL_08569 · Apr 29 · 04:00

自动驾驶BEV分割模型缺乏跨数据集的泛化能力

一篇新发表在arXiv上的研究评估了自动驾驶中使用的鸟瞰图（BEV）分割模型的性能。研究人员发现，在nuScenes等单一数据集上训练的模型，在应用于不同环境或传感器配置时，往往会出现过拟合且性能不佳，这种现象被称为域漂移。该研究提倡进行跨数据集验证以提高模型的泛化能力和适应性，并证明了与单一数据集方法相比，多数据集训练可以提高性能。