論文の概要: MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14437v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 17:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 13:33:30.269117
• Title: MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction
• Title（参考訳）: MapTR:オンラインベクトル化HDマップ構築のための構造化モデリングと学習
• Authors: Bencheng Liao, Shaoyu Chen, Xinggang Wang, Tianheng Cheng, Qian Zhang, Wenyu Liu, Chang Huang
• Abstract要約: MapTRは、効率的なオンラインベクトル化HDマップ構築のための構造化エンドツーエンドフレームワークである。 MapTRは既存のベクトル化マップ構築手法の中で最高の性能と効率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.30177029735497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present MapTR, a structured end-to-end framework for efficient online vectorized HD map construction. We propose a unified permutation-based modeling approach, i.e., modeling map element as a point set with a group of equivalent permutations, which avoids the definition ambiguity of map element and eases learning. We adopt a hierarchical query embedding scheme to flexibly encode structured map information and perform hierarchical bipartite matching for map element learning. MapTR achieves the best performance and efficiency among existing vectorized map construction approaches on nuScenes dataset. In particular, MapTR-nano runs at real-time inference speed ($25.1$ FPS) on RTX 3090, $8\times$ faster than the existing state-of-the-art camera-based method while achieving $3.3$ higher mAP. MapTR-tiny significantly outperforms the existing state-of-the-art multi-modality method by $13.5$ mAP while being faster. Qualitative results show that MapTR maintains stable and robust map construction quality in complex and various driving scenes. Abundant demos are available at \url{https://github.com/hustvl/MapTR} to prove the effectiveness in real-world scenarios. MapTR is of great application value in autonomous driving. Code will be released for facilitating further research and application.
• Abstract（参考訳）: オンラインベクトル化hdマップ構築のための構造化されたエンドツーエンドフレームワークであるmaptrを提案する。 本研究では,マップ要素の定義の曖昧さを回避し,学習を容易にするため,マップ要素を等価な置換群で設定した点としてモデル化する。 構造化地図情報を柔軟にエンコードし,マップ要素学習のための階層的2部マッチングを行う階層的問合せ埋め込み方式を採用する。 MapTRは、nuScenesデータセット上の既存のベクトル化マップ構築アプローチの中で、最高のパフォーマンスと効率を達成する。 特に、maptr-nanoはrtx 3090でリアルタイム推論速度(25.1$ fps)で動作し、既存の最先端カメラベースの方法よりも8\times$が速い。 MapTR-tinyは、既存の最先端のマルチモダリティメソッドよりも13.5$mAP高速である。 定性的な結果から,MapTRは複雑かつ多様な運転シーンにおいて,安定かつ堅牢なマップ構築品質を維持していることがわかった。 実世界のシナリオでの有効性を証明するためのデモは \url{https://github.com/hustvl/MapTR} で公開されている。 MapTRは自動運転において非常に大きな価値があります。 さらなる研究とアプリケーションを容易にするため、コードはリリースされる予定だ。

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