論文の概要: VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08920v5
• Date: Tue, 21 Mar 2023 04:38:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 04:10:04.075983
• Title: VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning
• Title（参考訳）: VectorMapNet: エンドツーエンドのベクトル化HDマップ学習
• Authors: Yicheng Liu, Yuantian Yuan, Yue Wang, Yilun Wang, Hang Zhao
• Abstract要約: 本稿では,VectorMapNetと呼ばれるエンドツーエンドのベクトル化HDマップ学習パイプラインを紹介する。 このパイプラインは、地図要素間の空間関係を明示的にモデル化し、ベクトル化された地図を生成する。 VectorMapNetはnuScenesとArgoverse2データセットの両方で強力なマップ学習性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.451587680552464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving systems require a good understanding of surrounding environments, including moving obstacles and static High-Definition (HD) semantic map elements. Existing methods approach the semantic map problem by offline manual annotation, which suffers from serious scalability issues. Recent learning-based methods produce dense rasterized segmentation predictions to construct maps. However, these predictions do not include instance information of individual map elements and require heuristic post-processing to obtain vectorized maps. To tackle these challenges, we introduce an end-to-end vectorized HD map learning pipeline, termed VectorMapNet. VectorMapNet takes onboard sensor observations and predicts a sparse set of polylines in the bird's-eye view. This pipeline can explicitly model the spatial relation between map elements and generate vectorized maps that are friendly to downstream autonomous driving tasks. Extensive experiments show that VectorMapNet achieve strong map learning performance on both nuScenes and Argoverse2 dataset, surpassing previous state-of-the-art methods by 14.2 mAP and 14.6mAP. Qualitatively, we also show that VectorMapNet is capable of generating comprehensive maps and capturing more fine-grained details of road geometry. To the best of our knowledge, VectorMapNet is the first work designed towards end-to-end vectorized map learning from onboard observations. Our project website is available at https://tsinghua-mars-lab.github.io/vectormapnet/.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムは、移動障害や静的ハイディフィニション(HD)セマンティックマップ要素など、周囲の環境を十分に理解する必要がある。 既存のメソッドでは、オフラインの手動アノテーションによってセマンティックマップの問題にアプローチしている。 近年の学習に基づく手法は,地図構築のために密集したラスタ化セグメンテーション予測を生成する。 しかし、これらの予測は個々のマップ要素のインスタンス情報を含んでおらず、ベクトル化されたマップを得るためにヒューリスティックな後処理を必要とする。 これらの課題に対処するために、VectorMapNetと呼ばれるエンドツーエンドのベクトル化HDマップ学習パイプラインを導入する。 vectormapnet はオンボードセンサーによる観測を行い、鳥の目に見えるポリラインのばらばらな集合を予測する。 このパイプラインは、マップ要素間の空間関係を明示的にモデル化し、下流の自動運転タスクに適合するベクトル化されたマップを生成することができる。 大規模な実験により、VectorMapNetはnuScenesとArgoverse2データセットの両方で強力なマップ学習性能を達成し、14.2mAPと14.6mAPの最先端手法を上回った。 定性的に、VectorMapNetは網羅的な地図を生成し、より詳細な道路形状を捉えることができる。 私たちの知る限りでは、VectorMapNetは、オンボード観測からエンドツーエンドのベクトル化マップ学習を目的とした最初の研究です。 プロジェクトのwebサイトはhttps://tsinghua-mars-lab.github.io/vectormapnet/で閲覧できます。

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