論文の概要: EAN-MapNet: Efficient Vectorized HD Map Construction with Anchor Neighborhoods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18278v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 04:33:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:25:32.079585
• Title: EAN-MapNet: Efficient Vectorized HD Map Construction with Anchor Neighborhoods
• Title（参考訳）: EAN-MapNet: Anchorighborhoodsによる効率的なベクトル化HDマップの構築
• Authors: Huiyuan Xiong, Jun Shen, Taohong Zhu, Yuelong Pan
• Abstract要約: Anchor Neighborhoodsを用いた効率的なHDマップ構築のためのEAN-MapNetを提案する。 nuScenesデータセットでは、EAN-MapNetが63.0 mAPで最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.699463628959233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-definition (HD) map is crucial for autonomous driving systems. Most existing works design map elements detection heads based on the DETR decoder. However, the initial queries lack explicit incorporation of physical positional information, and vanilla self-attention entails high computational complexity. Therefore, we propose EAN-MapNet for Efficiently constructing HD map using Anchor Neighborhoods. Firstly, we design query units based on the anchor neighborhoods, allowing non-neighborhood central anchors to effectively assist in fitting the neighborhood central anchors to the target points representing map elements. Then, we propose grouped local self-attention (GL-SA) by leveraging the relative instance relationship among the queries. This facilitates direct feature interaction among queries of the same instances, while innovatively employing local queries as intermediaries for interaction among queries from different instances. Consequently, GL-SA significantly reduces the computational complexity of self-attention while ensuring ample feature interaction among queries. On the nuScenes dataset, EAN-MapNet achieves a state-of-the-art performance with 63.0 mAP after training for 24 epochs, surpassing MapTR by 12.7 mAP. Furthermore, it considerably reduces memory consumption by 8198M compared to MapTRv2.
• Abstract（参考訳）: 高精細(HD)マップは自動運転システムにとって不可欠である。 既存の作業の多くは、DETRデコーダに基づいた要素検出ヘッドを設計している。 しかしながら、初期クエリには物理的な位置情報の明示的な取り込みがなく、バニラ自己注意は高い計算複雑性を必要とする。 そこで我々は,Anchor Neighborhoodsを用いた効率的なHDマップ構築のためのEAN-MapNetを提案する。 まず, 周辺地域を対象とする問合せユニットを設計し, 周辺地域の中央アンカーを地図要素を表す対象地点に効果的に取り付けることを可能にした。 次に,クエリ間の相対的なインスタンス関係を利用して,グループ化された局所自己意識(GL-SA)を提案する。 これにより、同じインスタンスのクエリ間の直接的な機能インタラクションが容易になると同時に、異なるインスタンスからのクエリ間のインタラクションの仲介としてローカルクエリを革新的に採用する。 その結果、GL-SAはクエリ間の十分な特徴相互作用を確保しながら、自己注意の計算複雑性を著しく低減する。 nuScenesデータセットでは、EAN-MapNetが63.0 mAPで最先端のパフォーマンスを達成した。 さらに、MapTRv2に比べてメモリ消費を8198M削減する。

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