利用2D车道先验增强3D车道检测与拓扑推理
计算机视觉与模式识别
2024-06-06 v1
摘要
3D车道检测和拓扑推理是自动驾驶场景中的关键任务，要求不仅检测准确的3D坐标，还要推理车道与交通要素之间的关系。当前基于视觉的方法，无论是否显式构建BEV特征，都在3D空间中建立车道锚点/查询，忽略了2D车道先验。在本研究中，我们提出了Topo2D，一个基于Transformer的新框架，利用2D车道实例初始化3D查询和3D位置嵌入。进一步，我们显式地将2D车道特征纳入车道中心线之间以及车道中心线与交通要素之间拓扑关系的识别中。Topo2D在多视图拓扑推理基准OpenLane-V2上实现了44.5%的OLS，在单视图3D车道检测基准OpenLane上实现了62.6%的F-得分，超过了现有最先进方法的性能。
引用
@article{arxiv.2406.03105,
title = {Enhancing 3D Lane Detection and Topology Reasoning with 2D Lane Priors},
author = {Han Li and Zehao Huang and Zitian Wang and Wenge Rong and Naiyan Wang and Si Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03105},
year = {2024}
}
备注
20 pages, 9 figures, 6 tables