Mamba与元学习双管齐下，打造新的语义补全方案！

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Yansong Qu等 来源丨自动驾驶之心 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了一种新的场景语义补全（SSC）方案，该方案结合了Mamba模型和元学习，旨在提高自动驾驶车辆在感知复杂驾驶场景时的能力。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 写在前面 & & 笔者理解 传统的自动驾驶框架下，现有感知而后又规控，所以可以说感知在这套框架下扮演着非常基础性的工作。然而，动态交通参与者的突发性和可变性，加上静态对象的较大的范围和距离，给自动驾驶车辆在感知复杂驾驶场景时带来了不小的挑战。而在一众提高感知能力的方法中， 场景语义补全（Scene Semantic Completion，SSC） 作为一种同时推理驾驶场景的几何形状和语义的技术脱颖而出。如图1所示，与传统的依赖于单个目标检测和跟踪的感知任务 ………………………………