CVPR 2023 自动驾驶 OpenLane 拓扑挑战赛冠军方案
计算机视觉与模式识别
2023-06-19 v1
摘要
我们给出了 OpenLane 自动驾驶拓扑挑战赛的冠军方案。考虑到拓扑推理基于中心线检测与交通要素检测，我们开发了一个多阶段框架以实现高性能。具体而言，中心线由强大的 PETRv2 检测器检测，流行的 YOLOv8 用于检测交通要素。此外，我们设计了一个简洁而有效的基于 MLP 的头部用于拓扑预测。我们的方法在 OpenLaneV2 测试集上取得了 55\% 的 OLS，超越第二名方案 8 个百分点。
引用
@article{arxiv.2306.09590,
title = {The 1st-place Solution for CVPR 2023 OpenLane Topology in Autonomous Driving Challenge},
author = {Dongming Wu and Fan Jia and Jiahao Chang and Zhuoling Li and Jianjian Sun and Chunrui Han and Shuailin Li and Yingfei Liu and Zheng Ge and Tiancai Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09590},
year = {2023}
}
备注
Accepted by CVPR2023 Workshop (https://opendrivelab.com/AD23Challenge.html#openlane_topology)