論文の概要: RelMap: Enhancing Online Map Construction with Class-Aware Spatial Relation and Semantic Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21567v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 07:58:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.855939
- Title: RelMap: Enhancing Online Map Construction with Class-Aware Spatial Relation and Semantic Priors
- Title（参考訳）: RelMap: クラス対応空間関係とセマンティックプライオリティによるオンラインマップ構築の強化
- Authors: Tianhui Cai, Yun Zhang, Zewei Zhou, Zhiyu Huang, Jiaqi Ma,
- Abstract要約: 本稿では,空間的関係やセマンティックな先行要素を組み込むことで,オンライン地図構築を強化するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。
本手法は, 単一フレームと時間知覚の両バックボーンと互換性があり, nuScenes と Argoverse 2 の両データセットの最先端性能を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.26774106477855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Online high-definition (HD) map construction plays an increasingly important role in scaling autonomous driving systems. Transformer-based methods have become prevalent in online HD map construction; however, existing approaches often neglect the inherent spatial and semantic relationships among map elements, which limits their accuracy and generalization. To address this, we propose RelMap, an end-to-end framework that enhances online map construction by incorporating spatial relations and semantic priors. We introduce a Class-aware Spatial Relation Prior, which explicitly encodes relative positional dependencies between map elements using a learnable class-aware relation encoder. Additionally, we propose a Mixture-of-Experts (MoE)-based Semantic Prior, which routes features to class-specific experts based on predicted class probabilities, refining instance feature decoding. Our method is compatible with both single-frame and temporal perception backbones, achieving state-of-the-art performance on both the nuScenes and Argoverse 2 datasets.
- Abstract（参考訳）: オンラインハイデフィニション(HD)マップの構築は、自律運転システムのスケーリングにおいて、ますます重要な役割を担っている。
トランスフォーマーベースの手法は、オンラインHDマップ構築において普及しているが、既存の手法では、その正確さと一般化を制限するマップ要素間の空間的および意味的関係を無視することが多い。
そこで本稿では,空間的関係とセマンティックな前提を組み込んだオンライン地図構築を支援するエンドツーエンドフレームワークであるRelMapを提案する。
学習可能なクラス認識関係エンコーダを用いて,マップ要素間の相対的な位置依存性を明示的に符号化する。
また,Mixture-of-Experts(MoE)をベースとしたSemantic Priorを提案する。
本手法は, 単一フレームと時間知覚の両バックボーンと互換性があり, nuScenes と Argoverse 2 の両データセットの最先端性能を実現している。
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