训练集稀疏化

基于深度学习的在线建图的失效模式：如何度量与解决

Failure Modes for Deep Learning-Based Online Mapping: How to Measure and Address Them

为在线建图模型提供了一套可复用的泛化诊断工具：用地理邻近与拓扑相似度划分评测子集，配合基于 Frechet 距离的逐元素重建统计量，无需调阈值即可分离「输入特征记忆」与「地图拓扑过拟合」两种失效模式；其 MST 多样性指标与对称覆盖度指标也可直接用于其他 BEV/建图数据集的分裂质量检查与训练集去冗余。