StreamMapNet：用于矢量化在线高精地图构建的流式建图网络
计算机视觉与模式识别
2023-08-29 v2
摘要
高精（HD）地图对自动驾驶系统的安全至关重要。尽管现有技术利用相机图像与车载传感器生成矢量化高精度地图，但它们受限于对单帧输入的依赖。这种方法由于缺乏时序信息，在遮挡等复杂场景中的稳定性与性能受限。此外，当应用于更广阔的感知范围时，其性能会下降。本文提出 StreamMapNet，一种擅长视频长序列时序建模的新型在线建图流水线。StreamMapNet 采用多点注意力与时序信息，能够高稳定性地构建大范围局部 HD 地图，并进一步解决现有方法的局限。此外，我们批判性审视了广泛使用的在线 HD 地图构建基准与数据集 Argoverse2 和 nuScenes，揭示了现有评测协议中的显著偏差。我们提议按地理跨度重新划分基准，以促进公平而精确的评估。实验结果验证，StreamMapNet 在所有设定下均显著优于现有方法，同时保持 FPS 的在线推理速度。我们的代码见 https://github.com/yuantianyuan01/StreamMapNet。
引用
@article{arxiv.2308.12570,
title = {StreamMapNet: Streaming Mapping Network for Vectorized Online HD Map Construction},
author = {Tianyuan Yuan and Yicheng Liu and Yue Wang and Yilun Wang and Hang Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12570},
year = {2023}
}