論文の概要: DiffMap: Enhancing Map Segmentation with Map Prior Using Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02008v2
• Date: Sun, 1 Sep 2024 05:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 18:30:43.174839
• Title: DiffMap: Enhancing Map Segmentation with Map Prior Using Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffMap: 拡散モデルを用いたマップによるマップセグメンテーションの強化
• Authors: Peijin Jia, Tuopu Wen, Ziang Luo, Mengmeng Yang, Kun Jiang, Zhiquan Lei, Xuewei Tang, Ziyuan Liu, Le Cui, Bo Zhang, Long Huang, Diange Yang,
• Abstract要約: DiffMapは,マップセグメンテーションマスクの構造をモデル化する新しい手法である。 この手法を取り入れることで,既存のセマンティックセグメンテーション手法の性能を大幅に向上させることができる。 本モデルは,実世界の地図レイアウトをより正確に反映した結果を生成する上で,優れた習熟度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.803614800117781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constructing high-definition (HD) maps is a crucial requirement for enabling autonomous driving. In recent years, several map segmentation algorithms have been developed to address this need, leveraging advancements in Bird's-Eye View (BEV) perception. However, existing models still encounter challenges in producing realistic and consistent semantic map layouts. One prominent issue is the limited utilization of structured priors inherent in map segmentation masks. In light of this, we propose DiffMap, a novel approach specifically designed to model the structured priors of map segmentation masks using latent diffusion model. By incorporating this technique, the performance of existing semantic segmentation methods can be significantly enhanced and certain structural errors present in the segmentation outputs can be effectively rectified. Notably, the proposed module can be seamlessly integrated into any map segmentation model, thereby augmenting its capability to accurately delineate semantic information. Furthermore, through extensive visualization analysis, our model demonstrates superior proficiency in generating results that more accurately reflect real-world map layouts, further validating its efficacy in improving the quality of the generated maps.
• Abstract（参考訳）: 高精細(HD)マップの構築は、自動運転を実現する上で重要な要件である。 近年,バードアイビュー(Bird's-Eye View,BEV)の認識の進歩を活用して,このニーズに対応するためにいくつかのマップセグメンテーションアルゴリズムが開発されている。 しかし、既存のモデルは、現実的で一貫性のあるセマンティックマップレイアウトを作成する際の課題に直面している。 1つの顕著な問題は、マップセグメンテーションマスクに固有の構造化前駆体の限られた利用である。 そこで本研究では,潜在拡散モデルを用いて,地図分割マスクの構造をモデル化する新しい手法DiffMapを提案する。 この手法を取り入れることで、既存のセグメンテーション手法の性能を大幅に向上することができ、セグメンテーション出力に存在する特定の構造誤差を効果的に修正することができる。 特に,提案モジュールは任意のマップセグメンテーションモデルにシームレスに統合することができ,セマンティック情報を正確に記述することができる。 さらに, 広域可視化解析により, 実世界の地図レイアウトをより正確に反映し, 生成した地図の品質向上に有効であることを示す。

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