《Expert Systems with Applications》：Deep learning Methods for Autonomous Driving Scene Understanding Tasks: A Review
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本文聚焦自動駕駛場景理解的視覺任務，系統綜述基于深度學習（DL）的目標檢測、語義分割（SS）、實例分割（IS）、全景分割（PS）方法，分析框架特性與優劣，總結基準數據集、評估標準及現存挑戰，展望未來研究方向。
自動駕駛場景理解的深度學習技術進展
一、自動駕駛與場景理解的核心價值
自動駕駛系統依賴多傳感器處理環境信息，其中場景理解是核心任務，需從視覺數據中提取物體形狀、尺寸、紋理等特征以支撐決策。卷積神經網絡（CNN）等深度學習（DL）方法推動了目標檢測、語義分割等視覺任務的發展，使車輛能實時感知動態環境。
二、場景理解的四大核心視覺任務
目標檢測（Object Detection）
通過邊界框定位道路場景中的車輛、行人等實體，分為單階段（如 YOLO）、兩階段（如 Faster R - CNN）和弱監督方法。單階段算法實時性強但精度稍低，兩階段算法精度高但計算成本高，弱監督方法依賴少量標注數據學習。
語義分割（Semantic Segmentation）
實現圖像像素級分類，生成各物體類別的分割圖�；诜淳矸e的方法通過上采樣恢復分辨率，改進卷積的方法（如空洞卷積）則在不增加參數的前提下擴大感受野，提升分割細節。
實例分割（Instance Segmentation）
區分同一類別中的不同實例，是語義分割的延伸。自上而下方法先檢測目標再分割（如 Mask R - CNN），自下而上方法則從像素聚類入手，兩種路徑在計算效率與實例區分度上各有側重。
全景分割（Panoptic Segmentation）
融合語義分割與實例分割，同時處理 Stuff 類（如道路）和 Thing 類（如車輛），提供更完整的場景表征，對算法的全局理解與細節分辨能力要求更高。
三、支撐研究的數據集與評估標準
深度學習的突破依賴大規模數據集，自動駕駛領域常用數據集包括：
- KITTI：涵蓋駕駛場景的圖像與激光雷達數據，用于目標檢測與立體視覺任務；
- Cityscapes：聚焦城市道路，提供精細標注的語義分割與實例分割數據；
- MS COCO：通用數據集，包含豐富的物體實例與場景類別，常用于跨領域方法驗證。
評估指標根據任務不同而異：目標檢測采用平均精度（AP）、交并比（IoU）；語義分割使用像素準確率（PA）、平均交并比（mIoU）；實例分割與全景分割則結合類別精度與實例區分度指標（如 PQ，全景質量）。
四、現存挑戰與未來方向
復雜場景下的魯棒性不足
擁擠、遮擋場景中，物體特征提取困難，計算復雜度激增。需開發基于幾何特征（如橢圓率）的遮擋推理模型，或引入注意力機制聚焦關鍵區域。
實時性與精度的平衡難題
端到端模型在嵌入式設備上的推理速度受限，輕量化網絡（如 MobileNet、ShuffleNet）與模型壓縮技術（剪枝、量化）成為研究熱點。
數據標注與泛化能力瓶頸
高精度標注成本高昂，弱監督 / 無監督學習、合成數據增強（如虛擬場景渲染）可緩解數據壓力，但需解決領域遷移誤差問題。
多模態融合與可解釋性缺失
單一視覺傳感器易受天氣、光照干擾，融合激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達數據可提升可靠性。同時，深度學習模型的 “黑箱” 特性阻礙安全認證，可解釋性 AI（如注意力可視化、因果推理）亟待突破。
五、結論與展望
本文系統梳理了自動駕駛場景理解的深度學習方法，從任務定義、算法框架到數據集與挑戰全面覆蓋。未來研究需聚焦復雜環境魯棒性、實時高效模型設計、多模態融合及可解釋性，推動自動駕駛從實驗室走向全場景落地。深度學習與神經科學、認知科學的交叉，或為場景理解提供新范式，助力構建更安全智能的交通系統。
