PERCEPTION
基于SAM增强的道路数据集分割：自动驾驶中关键类别的平衡
Toomas Tahves, Mauro Bellone, Junyi Gu, Raivo Sell
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了一种基于Segment Anything Model（SAM）的标注流程，为Zenseact开放数据集生成密集像素级语义分割标注，并验证了该流程在多种天气条件下的有效性。通过处理极端类别不平衡问题，研究展示了SAM表示在不同传感器配置间的迁移能力。
关键词
semantic segmentationautonomous drivingSAMclass imbalancetransfer learning
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