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2020年SUPER: A Novel Lane Detection System对语义分割模型采用层级分类，在推理过程中，每个子分类器根据自己的决策由其父分类器控制。通过这种方式，获得了更可靠的场景标签。在Apollo数据集中，车道标记标签比地面和目标标签更准确，因此在训练阶段只使用车道分割标签。然而，车道标记附近的一些地面区域很容易被误认为车道标记。为了解决这一问题，我们将车道标记扩展到附近，

pytorch融合卷积层和bn层

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对于华为、小鹏等国内玩家而言，大家普遍尚处于感知“端到端”、决策规划模型化阶段。参考特斯拉在2021和2022年年底的AI Day上分别公布了BEV和Occupancy Network的技术架构，“端到端”是深度学习中的概念，英文为“End-to-End（E2E）”，指的是一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达

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