LGmap：面向在线长程矢量化 HD 图构建的局部到全局映射网络
计算机视觉与模式识别
2024-06-21 v1
摘要
本报告介绍了为 Autonomous Grand Challenge 2024 获得第一名的解决方案。在本报告中，我们提出一种新颖的在线映射管道 LGmap，擅长处理长时程数据。首先，我们提出对称视角转换（SVT），一种混合视角转换模块。我们的做法克服了前向稀疏特征表示的局限性，利用深度感知和 SD 先验信息。其次，我们提出层次时序融合（HTF）模块。它采用从局部到全局的时序信息，使能够构建稳定的长程 HD 图。最后，我们提出一种新的斑马线横跨重采样方法。简化的斑马线横跨表示加快了基于实例注意力的解码器收敛性能。我们的方法在 Mapless Driving OpenLaneV2 测试集上达到了 0.66 的 UniScore。
引用
@article{arxiv.2406.13988,
title = {LGmap: Local-to-Global Mapping Network for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction},
author = {Kuang Wu and Sulei Nian and Can Shen and Chuan Yang and Zhanbin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.13988},
year = {2024}
}