論文の概要: Leveraging Enhanced Queries of Point Sets for Vectorized Map Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17430v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 07:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 22:53:21.596136
- Title: Leveraging Enhanced Queries of Point Sets for Vectorized Map Construction
- Title（参考訳）: ベクトル化マップ構築のための点集合の強化クエリの活用
- Authors: Zihao Liu, Xiaoyu Zhang, Guangwei Liu, Ji Zhao, Ningyi Xu,
- Abstract要約: 本稿では,オンラインベクトル化マップ構築のためのクエリ機能の向上を重視したエンドツーエンド手法であるMapQRを紹介する。
MapQR はscatter-and-gather クエリと呼ばれる新しいクエリ設計を採用している。
提案したMapQRは,最高平均精度(mAP)を達成し,nuScenesとArgoverse 2.0の両方で良好な効率を維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.324464723174533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In autonomous driving, the high-definition (HD) map plays a crucial role in localization and planning. Recently, several methods have facilitated end-to-end online map construction in DETR-like frameworks. However, little attention has been paid to the potential capabilities of exploring the query mechanism for map elements. This paper introduces MapQR, an end-to-end method with an emphasis on enhancing query capabilities for constructing online vectorized maps. To probe desirable information efficiently, MapQR utilizes a novel query design, called scatter-and-gather query, which is modelled by separate content and position parts explicitly. The base map instance queries are scattered to different reference points and added with positional embeddings to probe information from BEV features. Then these scatted queries are gathered back to enhance information within each map instance. Together with a simple and effective improvement of a BEV encoder, the proposed MapQR achieves the best mean average precision (mAP) and maintains good efficiency on both nuScenes and Argoverse 2. In addition, integrating our query design into other models can boost their performance significantly. The source code is available at https://github.com/HXMap/MapQR.
- Abstract（参考訳）: 自律運転では、ハイデフィニション(HD)マップはローカライゼーションと計画において重要な役割を果たす。
近年,DETRのようなフレームワークにおけるエンド・ツー・エンドのオンラインマップ構築を容易にする手法がいくつかある。
しかし、マップ要素のクエリメカニズムを探索する潜在的な能力にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,オンラインベクトル化マップ構築のためのクエリ機能の向上を重視したエンドツーエンド手法であるMapQRを紹介する。
望ましい情報を効率的に探索するために、MapQRはスキャッター・アンド・ギャザ・クエリ(scatter-and-gather query)と呼ばれる新しいクエリ設計を採用している。
ベースマップインスタンスクエリは、異なる参照ポイントに分散され、位置埋め込みを追加して、BEV機能から情報を探索する。
次に、これらのスキャットされたクエリが収集され、各マップインスタンス内の情報を強化する。
BEVエンコーダの単純かつ効果的な改善とともに、提案したMapQRは、最高の平均精度(mAP)を達成し、nuScenesとArgoverse 2の両方で優れた効率を維持する。
さらに、クエリ設計を他のモデルに統合することで、パフォーマンスを大幅に向上できます。
ソースコードはhttps://github.com/HXMap/MapQRで入手できる。
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