論文の概要: MapVision: CVPR 2024 Autonomous Grand Challenge Mapless Driving Tech Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10125v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 15:31:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 13:06:25.425611
- Title: MapVision: CVPR 2024 Autonomous Grand Challenge Mapless Driving Tech Report
- Title（参考訳）: MapVision:CVPR 2024 自律型グランドチャレンジマップレス運転技術レポート
- Authors: Zhongyu Yang, Mai Liu, Jinluo Xie, Yueming Zhang, Chen Shen, Wei Shao, Jichao Jiao, Tengfei Xing, Runbo Hu, Pengfei Xu,
- Abstract要約: 既存のアルゴリズムのほとんどは、多視点画像からBirdのアイビュー機能を構築していることがわかった。
これらのアルゴリズムは、画像の主被写体が隠されているとき、道路の端で性能が悪く、苦労している。
このコンペティションでは,マルチパースペクティブイメージを入力として使用するだけでなく,この問題に対処するためにSDマップも組み込んだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.598847563245353
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous driving without high-definition (HD) maps demands a higher level of active scene understanding. In this competition, the organizers provided the multi-perspective camera images and standard-definition (SD) maps to explore the boundaries of scene reasoning capabilities. We found that most existing algorithms construct Bird's Eye View (BEV) features from these multi-perspective images and use multi-task heads to delineate road centerlines, boundary lines, pedestrian crossings, and other areas. However, these algorithms perform poorly at the far end of roads and struggle when the primary subject in the image is occluded. Therefore, in this competition, we not only used multi-perspective images as input but also incorporated SD maps to address this issue. We employed map encoder pre-training to enhance the network's geometric encoding capabilities and utilized YOLOX to improve traffic element detection precision. Additionally, for area detection, we innovatively introduced LDTR and auxiliary tasks to achieve higher precision. As a result, our final OLUS score is 0.58.
- Abstract（参考訳）: ハイデフィニションマップ(HDマップ)のない自律走行には、より高度なアクティブなシーン理解が必要である。
このコンペティションにおいて、主催者はシーン推論能力の境界を探索するために、多視点カメラ画像と標準定義(SD)マップを提供した。
既存のアルゴリズムのほとんどは,これらの多視点画像からBird's Eye View (BEV) 機能を構築し,道路中心線,境界線,歩行者横断路,その他の領域にマルチタスクヘッドを用いた。
しかし、これらのアルゴリズムは、画像の主被写体が隠されているとき、道路の遠端で性能が悪く、苦労している。
そこで,本コンペでは,マルチパースペクティブイメージを入力として使用するだけでなく,この問題に対処するためにSDマップも組み込んだ。
ネットワークの幾何符号化能力を高めるためにマップエンコーダを事前訓練し、交通要素検出精度を向上させるためにYOLOXを使用した。
さらに,地域検出のために,LDTRと補助タスクを導入し,精度を向上した。
その結果,最終OLUSスコアは0.58となった。
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