論文の概要: InstaGraM: Instance-level Graph Modeling for Vectorized HD Map Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04470v2
- Date: Thu, 22 Jun 2023 10:12:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 17:24:42.868088
- Title: InstaGraM: Instance-level Graph Modeling for Vectorized HD Map Learning
- Title（参考訳）: InstaGraM: ベクトル化HDマップ学習のためのインスタンスレベルのグラフモデリング
- Authors: Juyeb Shin, Francois Rameau, Hyeonjun Jeong, Dongsuk Kum
- Abstract要約: 搭載センサ観測からHDマップ要素を検出するオンラインHDマップ学習フレームワークを提案する。
InstaGraMでは、HDマップのインスタンスレベルのグラフモデリングは、正確かつ高速なベクトル化HDマップ学習をもたらす。
提案するネットワークは,従来のモデルよりも最大13.7mAP,最大33.8倍高速である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.062751776009753
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inferring traffic object such as lane information is of foremost importance
for deployment of autonomous driving. Previous approaches focus on offline
construction of HD map inferred with GPS localization, which is insufficient
for globally scalable autonomous driving. To alleviate these issues, we propose
online HD map learning framework that detects HD map elements from onboard
sensor observations. We represent the map elements as a graph; we propose
InstaGraM, instance-level graph modeling of HD map that brings accurate and
fast end-to-end vectorized HD map learning. Along with the graph modeling
strategy, we propose end-to-end neural network composed of three stages: a
unified BEV feature extraction, map graph component detection, and association
via graph neural networks. Comprehensive experiments on public open dataset
show that our proposed network outperforms previous models by up to 13.7 mAP
with up to 33.8X faster computation time.
- Abstract（参考訳）: 車線情報などの交通オブジェクトを推定することは、自動運転の展開において最重要となる。
従来のアプローチでは,GPS位置推定によるHDマップのオフライン構築に重点を置いていた。
これらの問題を緩和するために,搭載センサ観測からHDマップ要素を検出するオンラインHDマップ学習フレームワークを提案する。
マップ要素をグラフとして表現し,hdマップのインスタンスレベルのグラフモデリングを提案する。
グラフモデリング戦略とともに,統合されたBEV特徴抽出,マップグラフ成分の検出,グラフニューラルネットワークによる関連付けという3段階からなるエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。
公開オープンデータセットにおける包括的実験により,提案するネットワークは,計算時間の最大33.8倍の速度で,最大13.7マップの先行モデルを上回ることがわかった。
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