2025年3D視覺深度學(xué)習(xí)測(cè)試考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在3D視覺中，將三維空間點(diǎn)投影到二維圖像平面上的基礎(chǔ)模型通常假設(shè)相機(jī)是？A.無(wú)畸變的針孔相機(jī)B.球面透鏡相機(jī)C.透視投影相機(jī)D.理想反射鏡相機(jī)2.下列哪種技術(shù)主要利用多視角圖像來(lái)估計(jì)場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)？A.LiDAR點(diǎn)云掃描B.結(jié)構(gòu)光三維成像C.多視圖幾何(Multi-ViewGeometry)D.深度相機(jī)測(cè)距3.在點(diǎn)云處理中，下列哪個(gè)算法通常用于去除點(diǎn)云中的離群點(diǎn)？A.RANSACB.DijkstraC.KD-Tree搜索D.PointNet4.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)特別適合處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠直接對(duì)輸入的點(diǎn)進(jìn)行變換而不需要網(wǎng)格結(jié)構(gòu)？A.CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))B.RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))C.GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))D.Transformer5.在SLAM(同步定位與建圖)問(wèn)題中，"定位"指的是什么？A.建立環(huán)境的地圖B.確定移動(dòng)設(shè)備自身在地圖中的位姿C.生成高精度點(diǎn)云D.優(yōu)化相機(jī)參數(shù)6.NeuralRadianceFields(NeRF)的核心思想是什么？A.通過(guò)學(xué)習(xí)點(diǎn)云特征進(jìn)行渲染B.將相機(jī)軌跡參數(shù)化并聯(lián)合優(yōu)化C.通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從視角圖像渲染三維場(chǎng)景D.基于多視圖幾何計(jì)算深度圖7.以下哪種損失函數(shù)常用于度量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)三維深度圖與真實(shí)深度圖之間的差異？A.Cross-EntropyLossB.MeanSquaredError(MSE)LossC.KLDivergenceLossD.HingeLoss8."PnP"問(wèn)題指的是什么？A.相機(jī)標(biāo)定B.點(diǎn)云配準(zhǔn)C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)D.光學(xué)字符識(shí)別9.光場(chǎng)相機(jī)相比于傳統(tǒng)相機(jī)，主要優(yōu)勢(shì)在于什么？A.更高的分辨率B.更廣的視場(chǎng)角C.同時(shí)記錄光線方向和強(qiáng)度信息D.更低的光照需求10.在3D視覺深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)技術(shù)屬于自監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？A.使用標(biāo)注好的圖像-深度對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練B.通過(guò)預(yù)測(cè)自身生成數(shù)據(jù)或偽標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練C.直接在三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)上進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練D.利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)二、填空題1.3D視覺技術(shù)旨在從______、______或______數(shù)據(jù)中恢復(fù)場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和物體的幾何信息。2.相機(jī)標(biāo)定通常是為了估計(jì)相機(jī)的內(nèi)參矩陣______和外參矩陣______。3.點(diǎn)云配準(zhǔn)的目標(biāo)是將兩個(gè)不同的點(diǎn)云對(duì)齊，常用的評(píng)估指標(biāo)是______誤差或______誤差。4.深度學(xué)習(xí)模型在3D視覺任務(wù)中通常需要大量的______數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。5.常用的點(diǎn)云特征包括法線向量、顏色信息和______特征。6.SLAM系統(tǒng)需要解決的主要數(shù)學(xué)問(wèn)題包括運(yùn)動(dòng)模型、觀測(cè)模型以及相應(yīng)的______和______問(wèn)題。7.基于學(xué)習(xí)的方法在3D視覺中取得了顯著進(jìn)展，例如使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定、______估計(jì)和深度圖生成。8.NeRF模型通常由一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)______和一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)______組成，分別用于預(yù)測(cè)視點(diǎn)密度和顏色。9.在評(píng)估3D重建效果時(shí)，常用的定量指標(biāo)包括重投影誤差、稀疏度以及定性指標(biāo)如______和______。10.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在3D視覺中的應(yīng)用可以用于點(diǎn)云的______、______和生成等任務(wù)。三、判斷題1.()主動(dòng)式三維成像系統(tǒng)（如結(jié)構(gòu)光）通過(guò)發(fā)射已知模式的光線到物體表面來(lái)獲取深度信息。2.()深度學(xué)習(xí)模型可以完全替代傳統(tǒng)的幾何方法進(jìn)行3D視覺任務(wù)。3.()RANSAC算法是一種魯棒的參數(shù)估計(jì)算法，能夠有效處理包含離群點(diǎn)的數(shù)據(jù)集。4.()相對(duì)于二維圖像，三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有天然的有序性。5.()SLAM系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)運(yùn)行，對(duì)計(jì)算效率要求很高。6.()PointNet能夠有效地處理帶有噪聲的輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)。7.()NeRF模型需要為場(chǎng)景中的每個(gè)點(diǎn)都學(xué)習(xí)一個(gè)單獨(dú)的表示。8.()光場(chǎng)相機(jī)可以記錄光線的完整路徑信息，因此可以支持任意視角的重構(gòu)。9.()3D視覺深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在提升模型的精度和降低計(jì)算成本。10.()自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在3D視覺中的應(yīng)用尚處于非常初級(jí)的階段。四、解答題1.簡(jiǎn)述相機(jī)內(nèi)參矩陣的物理意義，并說(shuō)明其中四個(gè)畸變參數(shù)分別代表什么。2.描述一下從稀疏特征匹配到稠密三維重建的主要步驟，并簡(jiǎn)述其中可能遇到的關(guān)鍵問(wèn)題。3.談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)模型在解決傳統(tǒng)3D視覺難題（如缺乏監(jiān)督信息、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高）方面提供了哪些優(yōu)勢(shì)。五、綜合應(yīng)用題1.假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)SLAM系統(tǒng)，用于無(wú)人駕駛汽車的環(huán)境感知。請(qǐng)簡(jiǎn)述該系統(tǒng)可能采用的關(guān)鍵技術(shù)模塊（至少包括特征提取、位姿估計(jì)、回環(huán)檢測(cè)和地圖構(gòu)建），并分析每個(gè)模塊可能面臨的挑戰(zhàn)以及如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。2.設(shè)想一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，例如自動(dòng)駕駛中的障礙物檢測(cè)與三維測(cè)距。請(qǐng)列舉至少三種不同的深度學(xué)習(xí)方法或模型架構(gòu)，可以用于實(shí)現(xiàn)該場(chǎng)景下的功能，并分別簡(jiǎn)述其基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.A4.C5.B6.C7.B8.C9.C10.B解析1.透視投影相機(jī)模型是3D視覺中最基礎(chǔ)和常用的相機(jī)模型，它假設(shè)相機(jī)是一個(gè)無(wú)畸變的針孔相機(jī)，通過(guò)中心投影將三維空間點(diǎn)映射到二維圖像平面。A項(xiàng)針孔相機(jī)是理想模型，但未強(qiáng)調(diào)透視；B項(xiàng)球面透鏡相機(jī)存在畸變；D項(xiàng)理想反射鏡相機(jī)不是基礎(chǔ)模型。2.多視圖幾何學(xué)是研究從多個(gè)不同視角獲取的圖像或數(shù)據(jù)中恢復(fù)場(chǎng)景三維結(jié)構(gòu)和物體幾何信息的一門學(xué)科，其核心思想就是利用多視角幾何約束來(lái)解算相機(jī)參數(shù)和三維結(jié)構(gòu)。A項(xiàng)LiDAR是主動(dòng)式測(cè)量；B項(xiàng)結(jié)構(gòu)光是另一種主動(dòng)式三維成像方式；D項(xiàng)深度相機(jī)測(cè)距通常是單視角或雙視角。3.RANSAC(RandomSampleConsensus)算法通過(guò)隨機(jī)采樣子集來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，并對(duì)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算其與模型的符合度，從而區(qū)分內(nèi)點(diǎn)（inliers）和外點(diǎn)（outliers），常用于魯棒地估計(jì)包含大量離群點(diǎn)的模型，如點(diǎn)云配準(zhǔn)中的平面模型或幾何約束。B項(xiàng)Dijkstra用于路徑規(guī)劃；C項(xiàng)KD-Tree用于快速檢索；D項(xiàng)PointNet是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）通過(guò)在圖結(jié)構(gòu)上傳播信息來(lái)處理非歐幾里得數(shù)據(jù)，點(diǎn)云可以自然地表示為圖（節(jié)點(diǎn)是點(diǎn)，邊可以表示點(diǎn)間距離或鄰域關(guān)系），GNN能夠直接對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行鄰域聚合和特征更新，無(wú)需像CNN那樣需要規(guī)則化的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。A項(xiàng)CNN需要網(wǎng)格；B項(xiàng)RNN處理序列數(shù)據(jù)；D項(xiàng)Transformer處理序列或圖，但在早期點(diǎn)云處理中GNN更直接針對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)。5.SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的中文意思是“同步定位與建圖”，其中“定位”指的是在未知環(huán)境中，系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)地確定自身（如機(jī)器人或相機(jī)）的位置和姿態(tài)。A項(xiàng)建圖是SLAM的另一部分；C項(xiàng)生成點(diǎn)云是建圖的結(jié)果；D項(xiàng)相機(jī)標(biāo)定是預(yù)處理步驟。6.NeRF(NeuralRadianceFields)的核心思想是假設(shè)場(chǎng)景可以表示為一個(gè)連續(xù)的三維函數(shù)，該函數(shù)接收射線參數(shù)（起點(diǎn)、方向），并輸出該射線上的顏色和密度。模型通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)這個(gè)函數(shù)，從而能夠從任意新視角渲染出逼真的圖像。A項(xiàng)基于點(diǎn)云特征；B項(xiàng)是PnP或MVS的范疇；D項(xiàng)基于多視圖幾何優(yōu)化參數(shù)。7.在三維視覺任務(wù)中，尤其是生成深度圖時(shí)，常用的損失函數(shù)是預(yù)測(cè)深度值與真實(shí)深度值之間的差異。均方誤差（MSE）損失是最常用的回歸損失函數(shù)之一，適用于度量連續(xù)值預(yù)測(cè)的誤差。A項(xiàng)交叉熵用于分類；C項(xiàng)KL散度用于概率分布擬合；D項(xiàng)Hinge損失用于分類（如SVM）。8.“PnP”(Perspective-n-Point)問(wèn)題是指在已知相機(jī)內(nèi)參的情況下，給定二維圖像點(diǎn)坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的三維世界點(diǎn)坐標(biāo)，估計(jì)相機(jī)的位姿（旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量）。A項(xiàng)相機(jī)標(biāo)定是估計(jì)內(nèi)參；B項(xiàng)點(diǎn)云配準(zhǔn)是估計(jì)相對(duì)位姿或變換；D項(xiàng)OCR是光學(xué)字符識(shí)別。9.光場(chǎng)相機(jī)是一種能夠同時(shí)記錄光線方向和強(qiáng)度信息的相機(jī)，它不僅記錄每個(gè)像素點(diǎn)的出射光方向，還記錄了光線的入射方向和強(qiáng)度，因此理論上可以支持從任意視角重建場(chǎng)景，具有極大的視角靈活性。A項(xiàng)分辨率是相對(duì)的；B項(xiàng)視場(chǎng)角可以很大，但核心優(yōu)勢(shì)在于記錄方向；D項(xiàng)光照需求可能不同，但核心是記錄方向信息。10.自監(jiān)督學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)自身特性構(gòu)造監(jiān)督信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練，無(wú)需人工標(biāo)注。預(yù)測(cè)自己生成數(shù)據(jù)或偽標(biāo)簽是常見自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，例如預(yù)測(cè)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)或顏色抖動(dòng)后的版本。A項(xiàng)是監(jiān)督學(xué)習(xí)；C項(xiàng)是監(jiān)督學(xué)習(xí)；D項(xiàng)利用預(yù)訓(xùn)練是遷移學(xué)習(xí)或監(jiān)督學(xué)習(xí)。二、填空題1.圖像，多視角圖像，點(diǎn)云2.[內(nèi)參矩陣]，[外參矩陣]3.[平均點(diǎn)]，[均方根]4.[監(jiān)督]5.[梯度]6.[優(yōu)化]，[推斷]7.[深度]8.[編碼器]，[解碼器]9.[幾何一致性]，[場(chǎng)景真實(shí)感]10.[分類]，[回歸]三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.√10.×解析1.結(jié)構(gòu)光三維成像確實(shí)是主動(dòng)式系統(tǒng)，通過(guò)投射已知空間模式（如光柵）到物體表面，然后相機(jī)拍攝變形的圖案，通過(guò)解算圖案的變形來(lái)獲取物體的深度信息。2.深度學(xué)習(xí)是強(qiáng)大的工具，在很多3D視覺任務(wù)上取得了突破，但傳統(tǒng)幾何方法在基礎(chǔ)理論、魯棒性和可解釋性上仍有優(yōu)勢(shì)，兩者目前更多是互補(bǔ)而非完全替代關(guān)系。3.RANSAC通過(guò)隨機(jī)采樣子集來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，并對(duì)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算其與模型的符合度（通常是距離），將符合度高的點(diǎn)視為內(nèi)點(diǎn)，從而能抵抗離群點(diǎn)的干擾，估計(jì)出更魯棒的模型參數(shù)，常用于點(diǎn)云配準(zhǔn)等場(chǎng)景。4.點(diǎn)云數(shù)據(jù)是由離散的三維點(diǎn)集構(gòu)成，每個(gè)點(diǎn)只有位置坐標(biāo)（x,y,z），沒有像二維圖像那樣自然的行、列有序結(jié)構(gòu)。點(diǎn)云的鄰域關(guān)系通常需要通過(guò)空間搜索（如KD-Tree）來(lái)確定。5.SLAM系統(tǒng)需要在移動(dòng)過(guò)程中實(shí)時(shí)地估計(jì)自身的位姿變化并構(gòu)建環(huán)境地圖，這對(duì)計(jì)算速度和效率提出了極高的要求，需要優(yōu)化算法和使用高效硬件。6.PointNet及其變種（如PointNet++）通過(guò)學(xué)習(xí)點(diǎn)云的局部和全局特征，能夠有效地處理帶有噪聲的輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)，魯棒性較好。7.NeRF模型學(xué)習(xí)的不是每個(gè)三維場(chǎng)景點(diǎn)的獨(dú)立表示，而是整個(gè)場(chǎng)景的一個(gè)連續(xù)函數(shù)表示（射線參數(shù)到顏色密度的映射），這個(gè)函數(shù)定義了整個(gè)場(chǎng)景的渲染方式。8.光場(chǎng)相機(jī)記錄了光線的完整路徑信息（位置和方向），這使得它能夠支持從原始記錄的視角之外的任意視角進(jìn)行渲染，這是其核心優(yōu)勢(shì)之一。9.近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)確實(shí)在解決3D視覺中的監(jiān)督數(shù)據(jù)缺乏、標(biāo)注成本高等問(wèn)題方面發(fā)揮了重要作用，例如通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等方法。10.自監(jiān)督學(xué)習(xí)在3D視覺領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，例如利用圖像的旋轉(zhuǎn)、裁剪、顏色抖動(dòng)等進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，或者利用點(diǎn)云的幾何變換、視角變化等進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，取得了很好的效果，并非處于非常初級(jí)的階段。四、解答題1.相機(jī)內(nèi)參矩陣是描述相機(jī)自身固有參數(shù)的矩陣，通常用3x3的矩陣K表示。它完全由相機(jī)的焦距（fx,fy）、主點(diǎn)坐標(biāo)（cx,cy）以及可能的畸變系數(shù)（如徑向和切向畸變系數(shù)k1,k2,p1,p2）組成。其中，fx和fy表示x軸和y軸方向的焦距，決定了圖像的放大能力和視角；cx和cy表示圖像光心的坐標(biāo)，決定了圖像的畸變；畸變參數(shù)k1,k2,p1,p2等用于修正鏡頭光學(xué)畸變，描述圖像中直線可能出現(xiàn)的彎曲現(xiàn)象。內(nèi)參矩陣決定了從三維世界坐標(biāo)到二維圖像像素坐標(biāo)的投影關(guān)系（不考慮鏡頭畸變時(shí)）。2.從稀疏特征匹配到稠密三維重建的主要步驟通常包括：①特征提取與匹配：在多視角圖像中提取特征點(diǎn)（如角點(diǎn)、斑點(diǎn)），并計(jì)算圖像間的匹配特征點(diǎn)對(duì)。②相機(jī)標(biāo)定：利用匹配點(diǎn)對(duì)或控制點(diǎn)來(lái)估計(jì)相機(jī)的內(nèi)參和外參。③稀疏三維重建（PnP問(wèn)題）：利用匹配點(diǎn)對(duì)和相機(jī)位姿，通過(guò)PnP算法估計(jì)場(chǎng)景中特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，得到稀疏點(diǎn)云。④密集三維重建（MVS）：利用稀疏點(diǎn)云作為種子點(diǎn)，結(jié)合多視角圖像信息，通過(guò)視差圖估計(jì)或光流法等，插值或采樣得到稠密的三維點(diǎn)云。可能遇到的關(guān)鍵問(wèn)題包括特征匹配的準(zhǔn)確性和魯棒性、相機(jī)標(biāo)定的精度、PnP求解的穩(wěn)定性（特別是當(dāng)特征點(diǎn)較少或分布不均時(shí)）、以及MVS過(guò)程中光照變化、遮擋、紋理缺失等對(duì)稠密重建質(zhì)量的影響。3.深度學(xué)習(xí)模型在解決傳統(tǒng)3D視覺難題方面提供了以下優(yōu)勢(shì)：①應(yīng)對(duì)缺乏監(jiān)督信息：深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)（如預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)自身變換）或弱監(jiān)督學(xué)習(xí)（如利用少量標(biāo)簽、級(jí)聯(lián)關(guān)系、語(yǔ)義信息）從大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，大大降低了對(duì)精細(xì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，緩解了監(jiān)督數(shù)據(jù)缺乏的問(wèn)題。②降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本：獲取高質(zhì)量的3D標(biāo)注數(shù)據(jù)（如精確的點(diǎn)云、深度圖、位姿）通常非常耗時(shí)且昂貴。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)利用大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning），或者通過(guò)自監(jiān)督/弱監(jiān)督方法生成偽標(biāo)簽，有效降低了人工標(biāo)注的成本和需求。③提升模型泛化能力：通過(guò)在大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)到更魯棒、更具泛化能力的特征表示，從而在新的、未見過(guò)的場(chǎng)景或任務(wù)上表現(xiàn)更好。④處理復(fù)雜非線性關(guān)系：傳統(tǒng)幾何方法可能難以建模的復(fù)雜、非線性的關(guān)系（如光照、紋理對(duì)深度的影響），深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)其強(qiáng)大的非線性擬合能力可以更好地捕捉這些影響，提升重建或估計(jì)的精度。五、綜合應(yīng)用題1.開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)SLAM系統(tǒng)，用于無(wú)人駕駛汽車環(huán)境感知，可能采用的關(guān)鍵技術(shù)模塊及其挑戰(zhàn)與深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：①特征提取與匹配模塊：傳統(tǒng)方法使用SIFT、SURF等。挑戰(zhàn)是速度和魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如CNN）提取更具判別力的特征，并設(shè)計(jì)快速匹配網(wǎng)絡(luò)，或直接學(xué)習(xí)端到端的匹配模型。②相機(jī)/IMU標(biāo)定與狀態(tài)估計(jì)模塊：挑戰(zhàn)是實(shí)時(shí)性、噪聲和傳感器融合。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行更魯棒的相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定，或直接估計(jì)相機(jī)運(yùn)動(dòng)（端到端位姿估計(jì)），使用深度濾波器（如基于深度學(xué)習(xí)的卡爾曼濾波或粒子濾波）融合相機(jī)和IMU數(shù)據(jù)。③回環(huán)檢測(cè)模塊：挑戰(zhàn)是檢測(cè)相似環(huán)境中的循環(huán)，保證全局一致性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：使用深度學(xué)習(xí)模型提取環(huán)境特征或?qū)W習(xí)場(chǎng)景表征，用于快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)回環(huán)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)進(jìn)行回環(huán)約束的優(yōu)化。④地圖構(gòu)建模塊：挑戰(zhàn)是表示大規(guī)模動(dòng)態(tài)環(huán)境，高效更新。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：使用深度學(xué)習(xí)模型（如HD-Net）構(gòu)建語(yǔ)義地圖或高密度點(diǎn)云地圖，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化圖結(jié)構(gòu)或進(jìn)行地圖的分層表示，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境。⑤語(yǔ)義分割與物體檢測(cè)模塊：挑戰(zhàn)是區(qū)分道路、行人、車輛等。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：使用語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)（如DeepLab、SegNet）對(duì)圖像或點(diǎn)云進(jìn)行像素級(jí)分類，使用目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（如YOLO、SSD）檢測(cè)和分類障礙物。這些模塊的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用都需要考慮計(jì)算效率，通過(guò)模型壓縮、量化、