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智能驾驶中的场景理解与语义分割.docx
资料介绍
智能驾驶中的场景理解与语义分割
一、引言
语义分割是自动驾驶感知系统的"像素级理解"能力——它将摄像头图像中的每个像素分类到预定义的语义类别（道路、车道线、车辆、行人、建筑、天空等），生成与输入图像同分辨率的"语义标签图"。与目标检测只输出"这里有车"的边界框不同，语义分割告诉系统"每个像素属于什么类别"，为自动驾驶提供了精细到像素的环境理解能力。可行驶区域的准确分割、车道线的精确提取和动态目标的轮廓感知，都依赖语义分割的精度。2025至2026年，基于Transformer的分割架构取代了全卷积网络，分割精度和泛化能力均显著提升。
二、语义分割的技术演进
FCN与全卷积架构。 全卷积网络（FCN）是深度学习语义分割的奠基性工作，它将分类网络的最后的全连接层替换为卷积层，使网络能够接受任意尺寸的输入并输出对应的像素级分类结果。FCN的上采样路径（转置卷积）是逐步恢复空间分辨率的关键。U-Net在FCN的基础上引入跳跃连接，将编码器的细节特征传递给解码器，在边缘细节的分割质量上显著提升。FCN系列的效率较高，在车载嵌入式平台上可实现实时推理。
DeepLab系列与空洞卷积。 DeepLab系列通过空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率的同时扩大感受野。空洞卷积通过在卷积核元素之间插入"空洞"（零值），使相同尺寸的卷积核能够覆盖更大的输入区域。DeepLabV3+的金字塔空洞池化模块以多个不同膨胀率的空洞卷积并行处理特征图，在不同尺度上提取上下文信息。DeepLab系列是多任务感知模型中语义分割分支的常用选择。
基于Transformer的分割架构。 Vision Transformer在语义分割领域的引入带来了精度的大幅提升。SETR在纯Transformer架构上实现了语义分割，利用自注意力机制的全局感受野捕获了远超CNN的感受野范围。Mask2Former将掩码Transformer架构引入分割领域，通过统一的掩码预测框架同时支持语义分割、实例分割和全景分割。华为ADS的感知模型采用基于Mask2Former的分割架构，在Cityscapes验证集上达到了领先的分割精度。
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