DiffMap：利用扩散模型引入地图先验以增强地图分割
计算机视觉与模式识别
2024-09-04 v2
摘要
构建高清(HD)地图是实现自动驾驶的关键需求。近年来, 开发了若干地图分割算法以满足这一需求, 利用鸟瞰视角(BEV)感知技术的取得。然而, 现有模型仍面临在生成逼真且一致的语义地图布局方面存在挑战。一个突出问题是未充分利用地图分割掩码中固有的结构性先验。鉴于此, 本文提出 DiffMap, 一种新颖方法, 旨在使用潜在扩散模型来建模地图分割掩码的结构性先验。通过融入此技术, 可显著提升现有语义分割方法的性能, 并有效纠正分割输出中存在的某些结构性错误。值得注意的是, 该模块可无缝集成到任何地图分割模型中, 从而增强其准确描绘语义信息的能力。此外, 通过大量可视化分析, 本模型在生成更贴近现实世界地图布局的结果方面表现出优越的能力, 进一步验证了其在提升生成地图质量方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2405.02008,
title = {DiffMap: Enhancing Map Segmentation with Map Prior Using Diffusion Model},
author = {Peijin Jia and Tuopu Wen and Ziang Luo and Mengmeng Yang and Kun Jiang and Zhiquan Lei and Xuewei Tang and Ziyuan Liu and Le Cui and Bo Zhang and Long Huang and Diange Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02008},
year = {2024}
}