論文の概要: MapTRv2: An End-to-End Framework for Online Vectorized HD Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05736v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 17:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 11:29:32.359876
• Title: MapTRv2: An End-to-End Framework for Online Vectorized HD Map Construction
• Title（参考訳）: MapTRv2: オンラインベクトル化HDマップ構築のためのエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Bencheng Liao, Shaoyu Chen, Yunchi Zhang, Bo Jiang, Qian Zhang, Wenyu Liu, Chang Huang, Xinggang Wang
• Abstract要約: High-definition (HD) マップは、運転シーンの豊富な正確な静的環境情報を提供する。 オンラインベクトル化HDマップ構築のためのエンドツーエンドフレームワークである textbfMap textbfTRansformer を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.74879918300096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High-definition (HD) map provides abundant and precise static environmental information of the driving scene, serving as a fundamental and indispensable component for planning in autonomous driving system. In this paper, we present \textbf{Map} \textbf{TR}ansformer, an end-to-end framework for online vectorized HD map construction. We propose a unified permutation-equivalent modeling approach, \ie, modeling map element as a point set with a group of equivalent permutations, which accurately describes the shape of map element and stabilizes the learning process. We design a hierarchical query embedding scheme to flexibly encode structured map information and perform hierarchical bipartite matching for map element learning. To speed up convergence, we further introduce auxiliary one-to-many matching and dense supervision. The proposed method well copes with various map elements with arbitrary shapes. It runs at real-time inference speed and achieves state-of-the-art performance on both nuScenes and Argoverse2 datasets. Abundant qualitative results show stable and robust map construction quality in complex and various driving scenes. Code and more demos are available at \url{https://github.com/hustvl/MapTR} for facilitating further studies and applications.
• Abstract（参考訳）: high-definition(hd)マップは、運転シーンの豊富かつ正確な静的な環境情報を提供し、自律運転システムにおける計画の基本的かつ不可欠な構成要素である。 本稿では,オンラインベクトル化HDマップ構築のためのエンドツーエンドフレームワークであるtextbf{Map} \textbf{TR}ansformerを提案する。 そこで我々は,マップ要素の形状を正確に記述し,学習過程を安定化する,等価な置換群からなる点集合としてマップ要素をモデル化する,統一的な置換等価モデリング手法である \ie を提案する。 構造化地図情報を柔軟にエンコードするために階層的クエリ埋め込みスキームを設計し,階層的2部マッチングを行う。 収束を早めるために、補助的な一対多マッチングと密集した監督を導入する。 提案手法は任意の形状の地図要素によく対応している。 リアルタイムの推論速度で動作し、nuScenesとArgoverse2データセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。 その結果, 複雑かつ多様な運転シーンにおいて, 安定かつ頑健な地図構築の質が示された。 コードやデモは \url{https://github.com/hustvl/MapTR} で公開されている。

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