論文の概要: InteractionMap: Improving Online Vectorized HDMap Construction with Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21659v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 16:23:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:23.817056
- Title: InteractionMap: Improving Online Vectorized HDMap Construction with Interaction
- Title（参考訳）: InteractionMap: インタラクションによるオンラインベクトル化HDMap構築の改善
- Authors: Kuang Wu, Chuan Yang, Zhanbin Li,
- Abstract要約: State-of-the-art map vectorization法は主に、エンドツーエンドでHDマップを生成するDETRライクなフレームワークに基づいている。
本稿では,ローカル-グローバル情報インタラクションをフル活用して,従来の地図ベクトル化手法を改善したInteractionMapを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4551615447454768
- License:
- Abstract: Vectorized high-definition (HD) maps are essential for an autonomous driving system. Recently, state-of-the-art map vectorization methods are mainly based on DETR-like framework to generate HD maps in an end-to-end manner. In this paper, we propose InteractionMap, which improves previous map vectorization methods by fully leveraging local-to-global information interaction in both time and space. Firstly, we explore enhancing DETR-like detectors by explicit position relation prior from point-level to instance-level, since map elements contain strong shape priors. Secondly, we propose a key-frame-based hierarchical temporal fusion module, which interacts temporal information from local to global. Lastly, the separate classification branch and regression branch lead to the problem of misalignment in the output distribution. We interact semantic information with geometric information by introducing a novel geometric-aware classification loss in optimization and a geometric-aware matching cost in label assignment. InteractionMap achieves state-of-the-art performance on both nuScenes and Argoverse2 benchmarks.
- Abstract（参考訳）: ベクトル化高精細(HD)マップは自律運転システムに不可欠である。
近年、最先端の地図ベクトル化手法は、主にDECRのようなフレームワークに基づいて、エンドツーエンドでHDマップを生成する。
本稿では,時間と空間の両方において局所的・言語的情報相互作用を完全に活用することにより,従来の地図ベクトル化手法を改善するInteractionMapを提案する。
まず、地図要素が強い形状を持つため、点レベルから点レベルまでの明示的な位置関係によるDETR型検出器の強化を検討する。
次に,鍵フレームに基づく階層型時間融合モジュールを提案する。
最後に、別個の分類枝と回帰枝は出力分布の不整合の問題を引き起こす。
我々は,新しい幾何学的分類損失の最適化とラベル割り当てにおける幾何的マッチングコストを導入することで,意味情報と幾何学的情報とを相互作用する。
InteractionMapはnuScenesとArgoverse2ベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実現している。
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