論文の概要: Learning Lane Graphs from Aerial Imagery Using Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05687v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 07:42:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 16:40:17.396182
- Title: Learning Lane Graphs from Aerial Imagery Using Transformers
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた空中画像からのレーングラフの学習
- Authors: Martin Büchner, Simon Dorer, Abhinav Valada,
- Abstract要約: この研究は、航空画像から後継車線グラフを生成する新しいアプローチを導入している。
後継レーングラフを最大長経路の集合としてフレーム化し,検出変換器(DETR)アーキテクチャを用いてそれらを予測する。
本手法の有効性を多種多様な大規模UrbanLaneGraphデータセットの広範な実験により実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.718401895021425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The robust and safe operation of automated vehicles underscores the critical need for detailed and accurate topological maps. At the heart of this requirement is the construction of lane graphs, which provide essential information on lane connectivity, vital for navigating complex urban environments autonomously. While transformer-based models have been effective in creating map topologies from vehicle-mounted sensor data, their potential for generating such graphs from aerial imagery remains untapped. This work introduces a novel approach to generating successor lane graphs from aerial imagery, utilizing the advanced capabilities of transformer models. We frame successor lane graphs as a collection of maximal length paths and predict them using a Detection Transformer (DETR) architecture. We demonstrate the efficacy of our method through extensive experiments on the diverse and large-scale UrbanLaneGraph dataset, illustrating its accuracy in generating successor lane graphs and highlighting its potential for enhancing autonomous vehicle navigation in complex environments.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車の頑丈で安全な運転は、詳細な正確な地形図の必要性を浮き彫りにしている。
この要求の中心は、複雑な都市環境を自律的にナビゲートする上で不可欠な、車線接続に関する重要な情報を提供する車線グラフの構築である。
トランスフォーマーベースのモデルは、車両に搭載されたセンサーデータから地図トポロジを作成するのに有効であるが、そのようなグラフを空中画像から生成する可能性はまだ残っていない。
この研究は、トランスモデルの高度な機能を利用して、空中画像から後続車線グラフを生成する新しいアプローチを導入する。
後継レーングラフを最大長経路の集合としてフレーム化し,検出変換器(DETR)アーキテクチャを用いてそれらを予測する。
本手法の有効性を,多種多様な大規模UrbanLaneGraphデータセットの広範な実験により実証し,後継車線グラフの生成における精度と,複雑な環境下での自動運転車のナビゲーション向上の可能性を強調した。
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