論文の概要: Translating Images to Road Network: A Sequence-to-Sequence Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08207v2
- Date: Sat, 31 Aug 2024 06:35:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 19:43:36.892916
- Title: Translating Images to Road Network: A Sequence-to-Sequence Perspective
- Title（参考訳）: 道路網への画像翻訳:シーケンス・ツー・シーケンスの視点から
- Authors: Jiachen Lu, Renyuan Peng, Xinyue Cai, Hang Xu, Feng Wen, Wei Zhang, Li Zhang,
- Abstract要約: 道路網は高精細地図の生成に不可欠である。
既存のメソッドは、2つのタイプのデータドメインを効果的にマージするのに苦労しています。
我々は、ユークリッドデータと非ユークリッドデータの両方をRoadNet Sequenceと呼ばれる整数列に投影することで、両方のデータ領域の統一表現を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.39335559663393
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The extraction of road network is essential for the generation of high-definition maps since it enables the precise localization of road landmarks and their interconnections. However, generating road network poses a significant challenge due to the conflicting underlying combination of Euclidean (e.g., road landmarks location) and non-Euclidean (e.g., road topological connectivity) structures. Existing methods struggle to merge the two types of data domains effectively, but few of them address it properly. Instead, our work establishes a unified representation of both types of data domain by projecting both Euclidean and non-Euclidean data into an integer series called RoadNet Sequence. Further than modeling an auto-regressive sequence-to-sequence Transformer model to understand RoadNet Sequence, we decouple the dependency of RoadNet Sequence into a mixture of auto-regressive and non-autoregressive dependency. Building on this, our proposed non-autoregressive sequence-to-sequence approach leverages non-autoregressive dependencies while fixing the gap towards auto-regressive dependencies, resulting in success on both efficiency and accuracy. We further identify two main bottlenecks in the current RoadNetTransformer on a non-overfitting split of the dataset: poor landmark detection limited by the BEV Encoder and error propagation to topology reasoning. Therefore, we propose Topology-Inherited Training to inherit better topology knowledge into RoadNetTransformer. Additionally, we collect SD-Maps from open-source map datasets and use this prior information to significantly improve landmark detection and reachability. Extensive experiments on nuScenes dataset demonstrate the superiority of RoadNet Sequence representation and the non-autoregressive approach compared to existing state-of-the-art alternatives.
- Abstract（参考訳）: 道路ランドマークとその相互接続の正確な位置化を可能にするため,道路網の抽出は高精細地図の生成に不可欠である。
しかしながら、道路ネットワークの生成は、ユークリッド(例えば、道路ランドマークの位置)と非ユークリッド(例えば、道路トポロジカル接続)の構造の相違により、大きな課題となる。
既存の方法は2つのタイプのデータドメインを効果的にマージするのに苦労するが、それを適切に扱う方法はほとんどない。
代わりに、我々の研究は、ユークリッドデータと非ユークリッドデータの両方をRoadNet Sequenceと呼ばれる整数列に投影することで、両方のデータ領域の統一表現を確立します。
RoadNet Sequenceを理解するために、自動回帰シーケンスからシーケンスへの変換モデルをモデル化するだけでなく、RoadNet Sequenceの依存関係を自動回帰と非自己回帰の混在に分離する。
これに基づいて提案した非自己回帰的シーケンス・ツー・シーケンスアプローチは、非自己回帰的依存関係を活用しながら、自己回帰的依存関係へのギャップを固定し、効率と精度の両方で成功する。
さらに、BEVエンコーダによって制限されたランドマーク検出の貧弱さと、トポロジー推論へのエラー伝搬という、データセットの過度な分割に関する、現在のRoadNetTransformerの2つの主要なボトルネックを特定します。
そこで我々は,Popology-Inherited Trainingを提案し,より優れたトポロジー知識をRoadNetTransformerに継承する。
さらに、オープンソースマップデータセットからSD-Mapを収集し、この事前情報を使用してランドマークの検出と到達性を大幅に改善する。
nuScenesデータセットの大規模な実験は、既存の最先端の代替手段と比較して、RoadNet Sequence表現と非自己回帰アプローチの優位性を示している。
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