論文の概要: GSMap: 2D Gaussians for Online HD Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09619v2
• Date: Sat, 16 May 2026 15:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.236767
• Title: GSMap: 2D Gaussians for Online HD Mapping
• Title（参考訳）: GSMap:オンラインHDマッピングのための2Dガウシアン
• Authors: Zhenxuan Zeng, Lingxuan Wang, Sheng Yang, Yanan He, Mingxia Chen, Wei Suo, Peng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,学習可能な2次元表現により両パラダイムを統一する新しいフレームワークであるGSMapを提案する。 nuScenesとArgoverse2の実験では、ガウスに基づく表現が幾何学的および位相的学習を効果的に統一していることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.653416286011359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate High-Definition (HD) map construction is critical for autonomous driving, yet existing methods face a fundamental trade-off: vectorization-based approaches preserve topology but struggle with geometric fidelity, while rasterization-based approaches enable precise geometric supervision but produce unstructured outputs. To bridge this gap, we propose GSMap, a novel framework that unifies both paradigms via a learnable 2D Gaussian representation. Each map element is modeled as an ordered sequence of 2D Gaussians, whose centers correspond to the vertices of the vectorized polyline/polygon. This formulation enables simultaneous optimization through: (1) Differentiable rasterization that enforces pixel-level geometric constraints, and (2) Topology-aware vectorization that maintains structural regularity. Experiments on both nuScenes and Argoverse2 demonstrate that our Gaussian-based representation effectively unifies geometric and topological learning, achieving significant performance improvements and demonstrating strong compatibility with existing HD mapping architectures. Code will be available at https://github.com/peakpang/GSMap
• Abstract（参考訳）: ベクトル化に基づくアプローチはトポロジーを保存するが、幾何学的忠実性に苦しむ一方で、ラスタ化に基づくアプローチは正確な幾何学的監督を可能にするが、非構造的出力を生成する。 このギャップを埋めるために,学習可能な2次元ガウス表現を通じて両パラダイムを統一する新しいフレームワークであるGSMapを提案する。 各写像要素は、2Dガウスの順序列としてモデル化され、中心はベクトル化されたポリリン/ポリゴンの頂点に対応する。 この定式化は,(1) 画素レベルの幾何学的制約を強制する微分ラスタ化,(2) 構造規則性を維持するトポロジーを考慮したベクトル化を同時最適化する。 nuScenesとArgoverse2の両方の実験により、ガウスの表現は幾何学的および位相的学習を効果的に統一し、大幅な性能向上を実現し、既存のHDマッピングアーキテクチャとの強い互換性を示すことを示した。 コードはhttps://github.com/peakpang/GSMapで入手できる。

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