像怀疑者一样映射：面向在线 HD 地图的概率 BEV 投影
计算机视觉与模式识别
2025-09-01 v1
摘要
构建高精度（HD）地图需要准确地将图像空间中的道路元素映射到鸟瞰视图（BEV）空间。该映射的精度直接影响最终矢量化 HD 地图的质量。现有 HD 地图方法通常依赖注意力机制等标准映射技术，但这些方法因泛化问题难以保证精度，常会产生不存在的道路元素。我们的核心思想是基于相机参数进行几何映射，然后适配场景以从相机图像中提取相关地图信息。为实现此目标，我们提出一种具有置信度评分的新颖概率投影机制，以(1)更好地对齐场景，(2)过滤不应影响 HD 地图生成的无关元素。此外，我们通过置信度评分对时序处理进行改进， selectively 累积可靠信息。在新的 nuScenes 和 Argoverse2 数据集分割上进行实验，表明我们的方法在 SOTA 方法之上，尤其在 nuScenes 数据集和挑战性远距离感知范围上提升显著。我们的代码和模型检查点已公开于 https://github.com/Fatih-Erdogan/mapping-like-skeptic。
引用
@article{arxiv.2508.21689,
title = {Mapping like a Skeptic: Probabilistic BEV Projection for Online HD Mapping},
author = {Fatih Erdoğan and Merve Rabia Barın and Fatma Güney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21689},
year = {2025}
}
备注
BMVC 2025. GitHub: https://github.com/Fatih-Erdogan/mapping-like-skeptic