論文の概要: HybriMap: Hybrid Clues Utilization for Effective Vectorized HD Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11155v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 08:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 14:55:00.585487
• Title: HybriMap: Hybrid Clues Utilization for Effective Vectorized HD Map Construction
• Title（参考訳）: HybriMap: 効率的なベクトル化HDマップ構築のためのハイブリッドクラスタ利用
• Authors: Chi Zhang, Qi Song, Feifei Li, Yongquan Chen, Rui Huang,
• Abstract要約: 一般的なアプローチにおける多段階のシーケンシャルワークフローは、しばしばアーリーステージの情報を失う。 本稿では,ハイブリッド機能からのヒントを効果的に活用し,価値ある情報の配信を確実にする,新しいアプローチである textbfHybriMap を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.210691294477012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constructing vectorized high-definition maps from surround-view cameras has garnered significant attention in recent years. However, the commonly employed multi-stage sequential workflow in prevailing approaches often leads to the loss of early-stage information, particularly in perspective-view features. Usually, such loss is observed as an instance missing or shape mismatching in the final birds-eye-view predictions. To address this concern, we propose a novel approach, namely \textbf{HybriMap}, which effectively exploits clues from hybrid features to ensure the delivery of valuable information. Specifically, we design the Dual Enhancement Module, to enable both explicit integration and implicit modification under the guidance of hybrid features. Additionally, the perspective keypoints are utilized as supervision, further directing the feature enhancement process. Extensive experiments conducted on existing benchmarks have demonstrated the state-of-the-art performance of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 近年,サラウンドビューカメラによるベクトル化高精細マップの構築が注目されている。 しかし、一般的なマルチステージシーケンシャルワークフローは、特に視点的特徴において、しばしばアーリーステージ情報を失う。 通常、このような損失は、最終的な鳥眼視の予測において欠落や形状のミスマッチとして観察される。 この問題に対処するために,我々は,ハイブリッド機能からのヒントを効果的に活用し,価値ある情報の配信を確実にする,新しいアプローチ,すなわち「textbf{HybriMap}」を提案する。 具体的には、ハイブリッド機能のガイダンスの下で、明示的な統合と暗黙的な修正を可能にするために、デュアルエンハンスメントモジュールを設計する。 さらに、視点キーポイントを監督として利用し、機能強化プロセスをさらに指揮する。 既存のベンチマークで行った大規模な実験により,提案手法の最先端性能が実証された。

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