論文の概要: TopoBDA: Towards Bezier Deformable Attention for Road Topology Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18951v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 08:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:23.053884
• Title: TopoBDA: Towards Bezier Deformable Attention for Road Topology Understanding
• Title（参考訳）: TopoBDA: 道路トポロジー理解のためのベジエ変形注意に向けて
• Authors: Muhammet Esat Kalfaoglu, Halil Ibrahim Ozturk, Ozsel Kilinc, Alptekin Temizel,
• Abstract要約: 本稿では,道路トポロジの理解を深める新しいアプローチであるTopoBDAを紹介する。 TopoBDAは、マルチカメラの360度画像を処理して、Bird's Eye View(BEV)機能を生成する。 BDAはベジエ制御点を用いて変形可能なアテンション機構を駆動し、細長いポリリン構造の検出と表現を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8498944632323755
• License:
• Abstract: Understanding road topology is crucial for autonomous driving. This paper introduces TopoBDA (Topology with Bezier Deformable Attention), a novel approach that enhances road topology comprehension by leveraging Bezier Deformable Attention (BDA). TopoBDA processes multi-camera 360-degree imagery to generate Bird's Eye View (BEV) features, which are refined through a transformer decoder employing BDA. BDA utilizes Bezier control points to drive the deformable attention mechanism, improving the detection and representation of elongated and thin polyline structures, such as lane centerlines. Additionally, TopoBDA integrates two auxiliary components: an instance mask formulation loss and a one-to-many set prediction loss strategy, to further refine centerline detection and enhance road topology understanding. Experimental evaluations on the OpenLane-V2 dataset demonstrate that TopoBDA outperforms existing methods, achieving state-of-the-art results in centerline detection and topology reasoning. TopoBDA also achieves the best results on the OpenLane-V1 dataset in 3D lane detection. Further experiments on integrating multi-modal data -- such as LiDAR, radar, and SDMap -- show that multimodal inputs can further enhance performance in road topology understanding.
• Abstract（参考訳）: 道路トポロジを理解することは自動運転にとって不可欠である。 本稿では,Bezier Deformable Attention (BDA)を活用して道路トポロジの理解を高める新しいアプローチであるTopoBDAを紹介する。 TopoBDAはマルチカメラの360度画像を処理してBird's Eye View(BEV)機能を生成する。 BDAはベジエ制御点を用いて変形可能なアテンション機構を駆動し、レーン中心線のような細長いポリライン構造の検出と表現を改善している。 さらに、TopoBDAは、インスタンスマスクの定式化損失と1対多の予測損失戦略の2つの補助成分を統合し、センターラインの検出をさらに洗練し、道路トポロジーの理解を深める。 OpenLane-V2データセットの実験的評価では、TopoBDAは既存の手法よりも優れており、センターライン検出とトポロジー推論の最先端の結果が得られている。 TopoBDAはまた、3Dレーン検出におけるOpenLane-V1データセットの最良の結果も達成している。 LiDAR、レーダー、SDMapといったマルチモーダルデータの統合に関するさらなる実験は、マルチモーダル入力が道路トポロジー理解におけるパフォーマンスをさらに向上させることを示した。

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