論文の概要: Translating Images to Road Network: A Sequence-to-Sequence Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08207v3
• Date: Wed, 20 Aug 2025 18:47:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:45.860542
• 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, Ming Nie, Bozhou Zhang, Reyuan 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）: 30.616209208000097
• 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 in 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 the 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、効率と精度の両方に成功させる。 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データセットに関する大規模な実験は、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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