論文の概要: Bridging the Gap Between Sparsity and Redundancy: A Dual-Decoding Framework with Global Context for Map Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11731v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 09:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.222121
• Title: Bridging the Gap Between Sparsity and Redundancy: A Dual-Decoding Framework with Global Context for Map Inference
• Title（参考訳）: 疎さと冗長性のギャップを埋める: マップ推論のためのグローバルコンテキストを持つデュアルデコードフレームワーク
• Authors: Yudong Shen, Wenyu Wu, Jiali Mao, Yixiao Tong, Guoping Liu, Chaoya Wang,
• Abstract要約: 我々は,グローバルなコンテキスト認識を備えたデュアルデコードフレームワークであるDGMapを提案する。 グローバルな意味コンテキストと局所幾何学的特徴を統合することで、DGMapはキーポイント検出精度を向上させる。 Global Context-Aware Relation Prediction Moduleは、高密度軌道領域における偽接続を抑制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6891753537675143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trajectory data has become a key resource for automated map in-ference due to its low cost, broad coverage, and continuous availability. However, uneven trajectory density often leads to frag-mented roads in sparse areas and redundant segments in dense regions, posing significant challenges for existing methods. To address these issues, we propose DGMap, a dual-decoding framework with global context awareness, featuring Multi-scale Grid Encoding, Mask-enhanced Keypoint Extraction, and Global Context-aware Relation Prediction. By integrating global semantic context with local geometric features, DGMap improves keypoint detection accuracy to reduce road fragmentation in sparse-trajectory areas. Additionally, the Global Context-aware Relation Prediction module suppresses false connections in dense-trajectory regions by modeling long-range trajectory patterns. Experimental results on three real-world datasets show that DGMap outperforms state-of-the-art methods by 5% in APLS, with notable performance gains on trajectory data from the Didi Chuxing platform
• Abstract（参考訳）: トラジェクトリデータは、低コスト、広範なカバレッジ、継続的な可用性のために、自動マップ推論のための重要なリソースになっている。 しかし、不均質な軌跡密度は、希薄な地域や密集地域の余分な部分の断片化を招き、既存の手法に重大な課題を生んでいる。 これらの問題に対処するために,マルチスケールグリッド符号化,マスク強調キーポイント抽出,グローバルコンテキスト認識関係予測を特徴とする,グローバルコンテキスト認識のデュアルデコーディングフレームワークであるDGMapを提案する。 グローバルな意味コンテキストを局所的な幾何学的特徴と統合することにより、DGMapはキーポイント検出精度を改善し、スパース軌道領域における道路の断片化を低減する。 さらに,Global Context-Aware Relation Predictionモジュールは,長距離軌道パターンをモデル化することにより,高密度軌道領域における偽接続を抑制する。 3つの実世界のデータセットによる実験結果から、DGMapはAPLSの最先端手法を5%上回り、Didi Chuxingプラットフォームからの軌道データに顕著な性能向上を示した。

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