論文の概要: MapGCLR: Geospatial Contrastive Learning of Representations for Online Vectorized HD Map Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10688v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 11:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.927821
• Title: MapGCLR: Geospatial Contrastive Learning of Representations for Online Vectorized HD Map Construction
• Title（参考訳）: MapGCLR: オンラインベクトル化HDマップ構築のための表現の地理空間的コントラスト学習
• Authors: Jonas Merkert, Alexander Blumberg, Jan-Hendrik Pauls, Christoph Stiller,
• Abstract要約: 自動運転車は周囲の世界を理解するために地図情報に依存している。 よりスケーラブルな代替手段は、オンラインのHDマップ構築にある。 本研究は、ベクトル化されたオンラインHDマップ構築モデルにおいて、潜伏鳥眼ビュー(BEV)特徴グリッド表現を改善することに焦点を当てる。 我々は、単一トラバーサルラベル付きデータの縮小セットを用いて教師付き同じモデルを訓練し、マルチトラバーサル要求に従ってより広範なラベル付きデータセットに基づいて自己教師する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.37176678126708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles rely on map information to understand the world around them. However, the creation and maintenance of offline high-definition (HD) maps remains costly. A more scalable alternative lies in online HD map construction, which only requires map annotations at training time. To further reduce the need for annotating vast training labels, self-supervised training provides an alternative. This work focuses on improving the latent birds-eye-view (BEV) feature grid representation within a vectorized online HD map construction model by enforcing geospatial consistency between overlapping BEV feature grids as part of a contrastive loss function. To ensure geospatial overlap for contrastive pairs, we introduce an approach to analyze the overlap between traversals within a given dataset and generate subsidiary dataset splits following adjustable multi-traversal requirements. We train the same model supervised using a reduced set of single-traversal labeled data and self-supervised on a broader unlabeled set of data following our multi-traversal requirements, effectively implementing a semi-supervised approach. Our approach outperforms the supervised baseline across the board, both quantitatively in terms of the downstream tasks vectorized map perception performance and qualitatively in terms of segmentation in the principal component analysis (PCA) visualization of the BEV feature space.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は周囲の世界を理解するために地図情報に依存している。 しかし、オフライン高精細(HD)マップの作成とメンテナンスはコストがかかるままである。 よりスケーラブルな代替手段は、オンラインのHDマップ構築にある。 巨大なトレーニングラベルを注釈付けする必要性をさらに軽減するために、自己教師型トレーニングは代替手段を提供する。 本研究は,比較損失関数の一部として重なり合うBEV特徴格子間の空間的整合性を実現することにより,ベクトル化されたオンラインHDマップ構築モデルにおける潜伏鳥眼ビュー(BEV)特徴格子表現の改善に焦点を当てる。 対照的な対の空間的重なりを確実にするため、与えられたデータセット内のトラバーサル間の重なりを解析し、調整可能なマルチトラバーサル要求に従って、補助的データセット分割を生成するアプローチを導入する。 我々は、単一トラバーサルラベル付きデータの縮小セットを用いて教師付き同じモデルを訓練し、マルチトラバーサル要求に従ってより広範なラベル付きデータセットに基づいて自己監督を行い、半教師付きアプローチを効果的に実装する。 提案手法は,BEV特徴空間の主成分分析(PCA)の可視化において,下流タスクのベクトル化マップ認識性能と定性的なセグメンテーションの両面において,教師付きベースラインよりも優れている。

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