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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08920v6
• Date: Mon, 26 Jun 2023 05:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 01:17:34.424773
• 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, Tianyuan 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、地図要素間の空間的関係を明示的にモデル化し、下流の自律運転タスクに相応しいベクトル化されたマップを生成することができる。 VectorMapNetはnuScenesとArgo2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 High-Definition (HD) semantic maps to navigate around urban roads. Existing solutions approach the semantic mapping 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, VectorMapNet is capable of generating comprehensive maps and capturing 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 \url{https://tsinghua-mars-lab.github.io/vectormapnet/}.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムは、高精細度(hd)セマンティックマップを必要とする。 既存のソリューションは、オフラインの手動アノテーションによるセマンティックマッピング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。 定性的には、VectorMapNetは包括的な地図を作成し、道路形状の詳細な詳細をキャプチャすることができる。 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。 私たちのプロジェクトwebサイトは、 \url{https://tsinghua-mars-lab.github.io/vectormapnet/}で利用可能です。

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