論文の概要: IC-Mapper: Instance-Centric Spatio-Temporal Modeling for Online Vectorized Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03882v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 20:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:59:49.035819
• Title: IC-Mapper: Instance-Centric Spatio-Temporal Modeling for Online Vectorized Map Construction
• Title（参考訳）: IC-Mapper:オンラインベクトルマップ構築のためのインスタンス中心の時空間モデリング
• Authors: Jiangtong Zhu, Zhao Yang, Yinan Shi, Jianwu Fang, Jianru Xue,
• Abstract要約: IC-Mapperは2つの主要なコンポーネントで構成されるインスタンス中心のオンラインマッピングフレームワークである。 空間次元から歴史的グローバルマップの点サンプリングを行い、現在のフレームに対応するインスタンスの検出結果と統合して、地図のリアルタイム展開と更新を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.975185033472968
• License:
• Abstract: Online vector map construction based on visual data can bypass the processes of data collection, post-processing, and manual annotation required by traditional map construction, which significantly enhances map-building efficiency. However, existing work treats the online mapping task as a local range perception task, overlooking the spatial scalability required for map construction. We propose IC-Mapper, an instance-centric online mapping framework, which comprises two primary components: 1) Instance-centric temporal association module: For the detection queries of adjacent frames, we measure them in both feature and geometric dimensions to obtain the matching correspondence between instances across frames. 2) Instance-centric spatial fusion module: We perform point sampling on the historical global map from a spatial dimension and integrate it with the detection results of instances corresponding to the current frame to achieve real-time expansion and update of the map. Based on the nuScenes dataset, we evaluate our approach on detection, tracking, and global mapping metrics. Experimental results demonstrate the superiority of IC-Mapper against other state-of-the-art methods. Code will be released on https://github.com/Brickzhuantou/IC-Mapper.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルデータに基づくオンラインベクターマップ構築は、従来の地図構築に必要なデータ収集、後処理、手動アノテーションのプロセスをバイパスすることができ、地図構築効率を大幅に向上させることができる。 しかし、既存の作業では、地図構築に必要な空間的スケーラビリティを見越して、オンラインマッピングタスクを局所的な範囲知覚タスクとして扱う。 インスタンス中心のオンラインマッピングフレームワークであるIC-Mapperを提案する。 1) インスタンス中心の時間的アソシエーションモジュール: 隣接するフレームの検出クエリに対して, 特徴量と幾何学的次元の両方で測定し, フレーム間のインスタンス間の対応性を求める。 2) インスタンス中心の空間融合モジュール: 空間次元から歴史的グローバルマップの点サンプリングを行い、それを現在のフレームに対応するインスタンスの検出結果と統合し、地図のリアルタイム展開と更新を行う。 nuScenesデータセットに基づいて、検出、追跡、グローバルマッピングメトリクスに対する我々のアプローチを評価する。 IC-Mapperの他の最先端手法に対する優位性を示す実験結果が得られた。 コードはhttps://github.com/Brickzhuantou/IC-Mapper.comでリリースされる。

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