Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End Vectorized HD-map Construction with Piecewise Bezier Curve

論文の概要: End-to-End Vectorized HD-map Construction with Piecewise Bezier Curve

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09700v1
Date: Fri, 16 Jun 2023 09:05:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 14:29:23.237936
Title: End-to-End Vectorized HD-map Construction with Piecewise Bezier Curve
Title（参考訳）: Piecewise Bezier Curveを用いたエンドツーエンドベクトル化HDマップの構築
Authors: Limeng Qiao, Wenjie Ding, Xi Qiu, Chi Zhang
Abstract要約: HDマップの構築は自動運転コミュニティに大きな研究関心を集めている。直接セット予測パラダイムとポストプロセッシングフリーとして定式化された,単純で効果的なアーキテクチャであるPiecewise Bezier HD-map Network(BeMapNet)を導入する。さらに,ベジエ曲線の漸進的復元に基づいて,より堅牢で高精度なHD-mapモデリングを行うために,効率的なポイント・カーブ・リジェクション・ロスも提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.129634919566026
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vectorized high-definition map (HD-map) construction, which focuses on the perception of centimeter-level environmental information, has attracted significant research interest in the autonomous driving community. Most existing approaches first obtain rasterized map with the segmentation-based pipeline and then conduct heavy post-processing for downstream-friendly vectorization. In this paper, by delving into parameterization-based methods, we pioneer a concise and elegant scheme that adopts unified piecewise Bezier curve. In order to vectorize changeful map elements end-to-end, we elaborate a simple yet effective architecture, named Piecewise Bezier HD-map Network (BeMapNet), which is formulated as a direct set prediction paradigm and postprocessing-free. Concretely, we first introduce a novel IPM-PE Align module to inject 3D geometry prior into BEV features through common position encoding in Transformer. Then a well-designed Piecewise Bezier Head is proposed to output the details of each map element, including the coordinate of control points and the segment number of curves. In addition, based on the progressively restoration of Bezier curve, we also present an efficient Point-Curve-Region Loss for supervising more robust and precise HD-map modeling. Extensive comparisons show that our method is remarkably superior to other existing SOTAs by 18.0 mAP at least.
Abstract（参考訳）: ベクトル化ハイディフィニションマップ(hd-map)の構築は、センチメートルレベルの環境情報の知覚に焦点を当てており、自動運転コミュニティに大きな関心を集めている。既存のほとんどのアプローチは、まずセグメンテーションベースのパイプラインでラスタ化マップを取得し、その後、下流フレンドリなベクトル化のための重い後処理を行う。本稿では,パラメータ化に基づく手法を考案し,一貫したベジエ曲線を用いた簡潔かつエレガントな手法を提案する。変化に富んだ地図要素をエンドツーエンドにベクトル化するために,Piecewise Bezier HD-map Network(BeMapNet)という,直接セット予測パラダイムと後処理不要なシンプルなアーキテクチャを詳述する。具体的には,トランスフォーマーの共通位置符号化により,BEV機能に3次元形状を注入する新しいIMM-PEアラインモジュールを提案する。そして、よく設計されたPiecewise Bezier Headを提案し、各地図要素の詳細を出力し、制御点の座標と曲線のセグメント数を含む。さらに,bezier曲線の漸進的復元に基づいて,より堅牢で高精度なhd-mapモデリングを監督するための効率的な点曲線損失も提示する。以上の結果から,本手法は既存のSOTAよりも18.0mAP以上優れていることが示唆された。

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