本书以作者学术成果为基，聚焦道路场景跨域语义分割方法研究，主要内容包括：梳理跨域语义分割的研究背景、意义以及国内外研究现状；渐进式无监督领域自适应语义分割方法分析；基于元学习的频域领域自适应语义分割方法分析；领域不变信息聚合的领域泛化语义分割方法分析；基于校准的多原型对比学习方法用于领域泛化语义分割方法分析；同时考虑表示多样性和预测一致性的领域泛化语义分割方法分析；类别平衡采样和类判别风格随机化的方法分析。以上各方法经严谨实验验证，可精准高效提升模型跨域适应与泛化潜能，为自动驾驶视觉感知、智能交通系统优化等前沿领域提供关键技术支撑。
