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Article summary:
1. 语义图像分割是一项密集的预测任务，旨在为每个像素分配互斥的类别。
2. 在智能车辆环境中，语义分割作为车辆导航系统的重要成分，可以定位道路、车辆或人行道等前方物体。
3. 通过使用单眼相机，语义分割不仅可以实现目标跟踪、道路检测、语义立体匹配或阴影区域检测等多种应用。
Article analysis:
本文是一篇关于如何使用 Encoder-Decoder 来弥补城市场景分割中的本地歧义问题的文章。文章明确地提出了其目标，并通过引用已发表的文章来证明其理念。然而，文章存在一些可能存在的偏见。
首先，文章似乎将 Encoder-Decoder 解决方案作为最佳选择来弥补本地歧义问题，而未考虑其他可能存在的方法。此外，文章似乎将 Encoder-Decoder 解决方案作为一般性方法来处理各种情况，而未考虑特定情况下可能存在的风险。
此外，文章似乎将 Encoder-Decoder 解决方案作为一般性方法来处理各种情况，而未考虑特定情况下可能存在的风险。例如，Encoder-Decoder 技术受到数据量大小、数据集多样性、数据集不平衡性以及数据集中存储信息量之间的平衡影响。因此，Encoder-Decoder 技术不适用于所有情况。
此外，文章会错过一些重要信息或者不平衡呈现信息。例如，文章会错过对 Encoder-Decoder 的应用所带来的风险或者对其他方法所带来的好处。因此，读者很难得出客观、准确、实用的意见或者得出明显优势/劣势之间差异性的意见。
总之，尽管这是一篇很好的文章, 但是它存在一些偏差, 在部分情况下, 忽略了重要信息, 不平衡呈现信息, 以及对其他方法所带来好处/风险之间差异性意见.