論文の概要: Unveiling the Hidden: Online Vectorized HD Map Construction with Clip-Level Token Interaction and Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11002v1
- Date: Sun, 17 Nov 2024 08:38:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:35:22.693940
- Title: Unveiling the Hidden: Online Vectorized HD Map Construction with Clip-Level Token Interaction and Propagation
- Title（参考訳）: 隠れた場所を探索する:Clip-Level Tokenインタラクションと伝播を用いたオンラインベクトル化HDマップの構築
- Authors: Nayeon Kim, Hongje Seong, Daehyun Ji, Sujin Jang,
- Abstract要約: MapUnveilerは、クリップレベルのベクトル化HDマップ構築の新しいパラダイムである。
これは、高密度の画像表現と効率的なクリップトークンを関連付けることで、クリップ入力内の隠蔽マップ要素を公開する。
MapUnveilerはクリップトークンの伝搬を通じてクリップ間の情報を関連付け、長期の時間マップ情報を有効に活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.480713752871521
- License:
- Abstract: Predicting and constructing road geometric information (e.g., lane lines, road markers) is a crucial task for safe autonomous driving, while such static map elements can be repeatedly occluded by various dynamic objects on the road. Recent studies have shown significantly improved vectorized high-definition (HD) map construction performance, but there has been insufficient investigation of temporal information across adjacent input frames (i.e., clips), which may lead to inconsistent and suboptimal prediction results. To tackle this, we introduce a novel paradigm of clip-level vectorized HD map construction, MapUnveiler, which explicitly unveils the occluded map elements within a clip input by relating dense image representations with efficient clip tokens. Additionally, MapUnveiler associates inter-clip information through clip token propagation, effectively utilizing long-term temporal map information. MapUnveiler runs efficiently with the proposed clip-level pipeline by avoiding redundant computation with temporal stride while building a global map relationship. Our extensive experiments demonstrate that MapUnveiler achieves state-of-the-art performance on both the nuScenes and Argoverse2 benchmark datasets. We also showcase that MapUnveiler significantly outperforms state-of-the-art approaches in a challenging setting, achieving +10.7% mAP improvement in heavily occluded driving road scenes. The project page can be found at https://mapunveiler.github.io.
- Abstract（参考訳）: 道路の幾何学的情報(車線,道路標識など)の予測と構築は安全な自動運転にとって重要な課題であり,道路上の様々な動的物体によってそのような静的地図要素が繰り返し無視されることがある。
近年の研究ではベクトル化ハイデフィニション(HD)マップ構築性能が著しく改善されているが、隣接する入力フレーム(クリップ)間での時間的情報の調査は不十分であり、不整合および準最適予測結果に繋がる可能性がある。
そこで我々は,クリップレベルのベクトル化HDマップ構築の新たなパラダイムであるMapUnveilerを紹介した。
さらに、MapUnveilerはクリップトークンの伝搬を通じてクリップ間の情報を関連付け、長期の時間マップ情報を有効に活用する。
MapUnveilerは、グローバルなマップ関係を構築しながら、時間的ストライドによる冗長な計算を回避し、提案したクリップレベルのパイプラインで効率的に動作する。
大規模な実験により、MapUnveilerはnuScenesとArgoverse2ベンチマークデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを実現しています。
また、MapUnveilerは最先端のアプローチを非常に上回り、厳しい環境下では+10.7%のmAP改善を実現している。
プロジェクトのページはhttps://mapunveiler.github.io.comにある。
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