GeoReFormer：面向车道线段检测与拓扑推理的几何感知细化
计算机视觉与模式识别
2026-03-30 v1 机器人学
摘要
精确的3D车道线段检测与拓扑推理对于自动驾驶中的结构化在线地图构建至关重要。近期基于Transformer的方法将该任务形式化为基于查询的集合预测，但大多继承了最初为紧凑目标检测开发的解码器设计。然而，车道线段是嵌入在有向图中的连续折线，通用的查询初始化和无约束细化并未显式编码这种几何和关系结构。我们提出GeoReFormer（Geometry-aware Refinement Transformer），一种统一的基于查询的架构，将几何和拓扑感知的归纳偏置直接嵌入Transformer解码器中。GeoReFormer引入了数据驱动的几何先验用于结构化查询初始化，有界坐标空间细化用于稳定的折线变形，以及逐查询门控拓扑传播用于选择性集成关系上下文。在OpenLane-V2基准上，GeoReFormer以34.5% mAP达到了最先进性能，同时相对于强Transformer基线改善了拓扑一致性，展示了显式几何和关系结构编码的效用。
引用
@article{arxiv.2603.26018,
title = {GeoReFormer: Geometry-Aware Refinement for Lane Segment Detection and Topology Reasoning},
author = {Danny Abraham and Nikhil Kamalkumar Advani and Arun Das and Nikil Dutt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26018},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 6 figures