論文の概要: MachMap: End-to-End Vectorized Solution for Compact HD-Map Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10301v1
- Date: Sat, 17 Jun 2023 09:06:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 23:16:20.017427
- Title: MachMap: End-to-End Vectorized Solution for Compact HD-Map Construction
- Title（参考訳）: MachMap: コンパクトHDマップ構築のためのエンドツーエンドベクトル化ソリューション
- Authors: Limeng Qiao, Yongchao Zheng, Peng Zhang, Wenjie Ding, Xi Qiu, Xing
Wei, Chi Zhang
- Abstract要約: 本報告では,自動運転チャレンジ2023 - オンラインHDマップ構築における第1位獲得ソリューションを紹介する。
我々は,HDマップ構築のタスクをポイント検出パラダイムとして定式化する,MachMapと呼ばれる効果的なアーキテクチャを詳しく検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.517848530666907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report introduces the 1st place winning solution for the Autonomous
Driving Challenge 2023 - Online HD-map Construction. By delving into the
vectorization pipeline, we elaborate an effective architecture, termed as
MachMap, which formulates the task of HD-map construction as the point
detection paradigm in the bird-eye-view space with an end-to-end manner.
Firstly, we introduce a novel map-compaction scheme into our framework, leading
to reducing the number of vectorized points by 93% without any expression
performance degradation. Build upon the above process, we then follow the
general query-based paradigm and propose a strong baseline with integrating a
powerful CNN-based backbone like InternImage, a temporal-based instance decoder
and a well-designed point-mask coupling head. Additionally, an extra optional
ensemble stage is utilized to refine model predictions for better performance.
Our MachMap-tiny with IN-1K initialization achieves a mAP of 79.1 on the
Argoverse2 benchmark and the further improved MachMap-huge reaches the best mAP
of 83.5, outperforming all the other online HD-map construction approaches on
the final leaderboard with a distinct performance margin (> 9.8 mAP at least).
- Abstract（参考訳）: 本報告では,自動運転チャレンジ2023 - オンラインHDマップ構築における第1位獲得ソリューションを紹介する。
ベクトル化パイプラインを精査することにより,鳥眼視空間における点検出パラダイムとしてのhd-map構築のタスクをエンドツーエンドで定式化した,machmapと呼ばれる効果的なアーキテクチャを詳細に述べる。
まず,新しいmap-compactionスキームをフレームワークに導入し,表現性能を低下させることなくベクトル化点数を93%削減した。
上記のプロセスに基づいて、一般的なクエリベースのパラダイムに従い、時間ベースのインスタンスデコーダとよく設計されたポイントマスク結合ヘッドであるInternImageのような強力なCNNベースのバックボーンを統合することで、強力なベースラインを提案する。
さらに、追加のオプションアンサンブルステージを使用してモデル予測を洗練し、パフォーマンスを向上させる。
IN-1K を初期化した MachMap-tiny は Argoverse2 ベンチマークで 79.1 の mAP を実現し,さらに改良された MachMap-huge は 83.5 の mAP に達した。
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