修改语义分割模块：由GT替换为模型预测

[illusionio]

修改概述:
基于 CNN 的语义分割模型替换 CARLA 原始语义标签

• 实现真实预测替代 Ground Truth（GT）
• 提升系统的真实感知能力

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修改的详细描述

1. 在原有 CARLA 自动驾驶感知模块基础上，引入深度学习模型进行语义分割预测
2. 使用 PyTorch 模型对 RGB 图像进行推理，输出语义类别预测结果
3. 将原始使用 Ground Truth 的代码：

pred_sem_data = front_sem_data

替换为模型预测结果：

front_sem_data = pred_sem_data

实现流程

• 输入 RGB 图像
• 模型进行前向推理
• 输出语义分割结果
• 替代原始语义标签参与后续可视化与评估

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经过了什么样的测试?

• 操作系统：

  • Windows 10

• Python版本：

  • Python 3.10

• 运行环境：

  • CARLA Simulator（Town05）
  • PyTorch（CPU / GPU 均可运行）

• 测试方式：

  • 成功运行仿真场景（车辆 + 行人）
  • 多模式切换正常（1~5）
  • 模型推理流程运行正常
  • 评估指标正常输出（mIoU、Pixel Accuracy）

运行效果

[donghaiwang]

这是整个课程的说明文件，不是模块的说明文件