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摘要：Carla模拟器（学习行动）是测试算法并在自主驾驶领域生成数据集（AD）的强大平台。它提供了对各种环境参数的控制，从而可以进行彻底的评估。开发边界框通常是深度学习中通常使用的工具，并且在广告应用中起着至关重要的作用。使用边界盒识别和描述感兴趣的对象（例如车辆），用于识别和描述感兴趣的对象的主要方法。卡拉中的操作需要捕获地图上所有对象的坐标，随后与传感器的坐标系在自我车辆的坐标系统中，然后将相对于自我车辆的透视图包装在边界框中。但是，这种主要方法遇到了与对象检测和边界框注释相关的挑战，例如幽灵盒。尽管这些程序通常可以有效地检测其直接视线内的车辆和其他物体，但它们也可以通过识别被障碍物掩盖的物体来产生误报。我们已经增强了主要方法，目的是滤除不需要的盒子。绩效分析表明，改进的方法已经达到了很高的精度。
改进卡拉模拟器中的边界盒
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