VectorMapNet与Baselines的比较 在轨迹预测任务中VectorMapNet生成的高精度地图的表现 可视化结果分析 参考文献 引言 在今年特斯拉的AI Day会上,特斯拉分享了许多自动驾驶系统FSD的细节(如果对AI day感兴趣,可以参见赵行老师对AI Day自动驾驶技术的解读),其中一大技术亮点是在线矢量地图模型:Lanes Network。有关注去年AI...
arXiv上传于2022年6月17日的论文“VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning“,作者是HDMap Net的清华大学团队和MIT。 自动驾驶系统需要对周围环境有很好的了解,包括移动障碍物和静态高清(HD)语义地图。现有方法通过离线手动注注来解决语义地图问题,存在严重的可扩展性问题。最近基于学习的方法(比如HDMa...
在我们的实验中,VectorMapNet 在 nuScenes 数据集上实现了强大的高清地图学习性能,超过了之前最先进的方法 14.2 mAP。从质量上看,我们也表明 VectorMapNet 有能力生成全面的地图,并能捕捉到更多细粒度的道路几何细节。据我们所知,VectorMapNet 是第一个旨在解决端到端矢量高清地图学习问题的工作。我们的项目网站可访...
VectorMapNet——论文详解 Polyline Generator 作用: 通过和BEV交互,通过一系列简单的关键点的map elements得到一个包含更精细的几何信息的map elements。 输入: Element Keypoint Embedding:Map Element Detector预测出的关键点; Polyline Embedding:这部分包括三个部分:...
A comprehensive Vector Map Tile Renderer for .Net/C#Complete vector tile map rendering solution built in C# for .Net projects.FeaturesThe library is packed with almost all the components for building a successful map application:Ready to play demos included for GMap .Net, Mapsui, and static maps...
VectorMapNet 是一种端到端的高精语义地图学习方法。与之前的工作不同,它使用折线来表示地图元素,并直接从传感器观测中预测矢量化输出,而无需地图栅格化或后处理; 联合建模地图元素和每个地图元素的几何形状之间的拓扑关系是具有挑战性的。我们利用折线作为基元来建模复杂的地图元素,并通过将此联合模块解耦为两部分来...
VectorMapNet方法主要包括三方面: BEV Feature Extractor,Map Element Detector,Polyline Generator三部分。 BEV Feature Extractor 将基于相机的图片和LiDAR的点云投影至BEV空间上,构建BEV特征,最终的BEV特征是将相机与LiDAR分支的特征Concat得到。 相机分支 使用共享CNN backbone,进行image feature提取,随后利用IPM,将其投...
MapTR MapTR可以说和VectorMapNet联系相当紧密了,从大的框架来看,本质上其实就是只使用了VectorMapNet的地图要素检测模块,而丢弃了后面的生成模块.也就是说,MapTR没有先生成地图要素关键点,而是直接使用基于DETR和Deformable DETR的目标检测方式生成最终的地图要素点,但是是固定长度的,文中是20个点.query的设计方式与...
当然MapTR相比于VectorMapNet还有其他的改进.第一,它是permutation-equivalent,类似于平移不变性.这是相对于VectorMapNet用生成的方式只能得到唯一的顺序,MapTR去掉了这个不合理的约束.具体方案是将地图要素分为两类处理,一类是Polyline,即开放的要素,一类是Polygon,即封闭的要素,二者通过起点终点的距离来区分.对于Polylin...