論文の概要: Mask2Map: Vectorized HD Map Construction Using Bird's Eye View Segmentation Masks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13517v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 06:04:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:26.521629
• Title: Mask2Map: Vectorized HD Map Construction Using Bird's Eye View Segmentation Masks
• Title（参考訳）: Mask2Map:Bird's Eye View Segmentation Masksを用いたベクトル化HDマップの構築
• Authors: Sehwan Choi, Jungho Kim, Hongjae Shin, Jun Won Choi,
• Abstract要約: 本稿では,自動運転アプリケーション用に設計された,新しいエンドツーエンドのオンラインHDマップ構築手法であるMask2Mapを紹介する。 このアプローチでは、シーン内のマップインスタンスのクラスと順序付けられたポイントセットを予測することに重点を置いています。 Mask2Mapは、従来の最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.113769643415868
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce Mask2Map, a novel end-to-end online HD map construction method designed for autonomous driving applications. Our approach focuses on predicting the class and ordered point set of map instances within a scene, represented in the bird's eye view (BEV). Mask2Map consists of two primary components: the Instance-Level Mask Prediction Network (IMPNet) and the Mask-Driven Map Prediction Network (MMPNet). IMPNet generates Mask-Aware Queries and BEV Segmentation Masks to capture comprehensive semantic information globally. Subsequently, MMPNet enhances these query features using local contextual information through two submodules: the Positional Query Generator (PQG) and the Geometric Feature Extractor (GFE). PQG extracts instance-level positional queries by embedding BEV positional information into Mask-Aware Queries, while GFE utilizes BEV Segmentation Masks to generate point-level geometric features. However, we observed limited performance in Mask2Map due to inter-network inconsistency stemming from different predictions to Ground Truth (GT) matching between IMPNet and MMPNet. To tackle this challenge, we propose the Inter-network Denoising Training method, which guides the model to denoise the output affected by both noisy GT queries and perturbed GT Segmentation Masks. Our evaluation conducted on nuScenes and Argoverse2 benchmarks demonstrates that Mask2Map achieves remarkable performance improvements over previous state-of-the-art methods, with gains of 10.1% mAP and 4.1 mAP, respectively. Our code can be found at https://github.com/SehwanChoi0307/Mask2Map.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動運転アプリケーション用に設計された新しいエンドツーエンドのオンラインHDマップ構築手法であるMask2Mapを紹介する。 本手法は,鳥の眼球図(BEV)で表されるシーン内の地図インスタンスのクラスと順序付けられた点集合を予測することに焦点を当てる。 Mask2Mapは、IMPNet(インスタンスレベルマスク予測ネットワーク)とMMPNet(マスク駆動マップ予測ネットワーク)の2つの主要コンポーネントで構成されている。 IMPNetはMask-Aware QueriesとBEVセグメンテーションマスクを生成し、世界中の包括的なセマンティック情報をキャプチャする。 その後、MMPNetは2つのサブモジュール(PQG)とGeometric Feature Extractor(GFE))を通じて、ローカルなコンテキスト情報を使用して、これらのクエリ機能を強化した。 PQGは、BEV位置情報をMask-Aware Queriesに埋め込んでインスタンスレベルの位置情報を抽出し、GFEはBEVセグメンテーションマスクを使用してポイントレベルの幾何学的特徴を生成する。 しかし,ネットワーク間不整合によるMask2Mapの性能は,IMPNetとMMPNetの整合性(GT)と異なる予測から生じる。 この課題に対処するために、ノイズの多いGTクエリと摂動したGTセグメンテーションマスクの両方によって影響を受ける出力をデノマイズするためのモデルであるInter-network Denoising Training法を提案する。 nuScenes と Argoverse2 のベンチマークによる評価の結果,Mask2Map は従来の最先端手法よりも優れた性能を示し,それぞれ10.1% mAP と 4.1 mAP が得られた。 私たちのコードはhttps://github.com/SehwanChoi0307/Mask2Mapで参照できます。

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