TopoMaskV2：面向道路拓扑问题的增强型实例掩码公式化方法
计算机视觉与模式识别
2024-09-18 v1
摘要
近年来，中心线因其在解决道路拓扑问题中的优势而成为车道的一种流行表示。为了增强中心线预测，我们开发了一种名为TopoMask的新方法。与以往依赖关键点或参数化方法的方法不同，TopoMask采用基于实例掩码的公式化方法，并结合了基于掩码注意力的Transformer架构。我们引入了一种四方向标签表示，以用流向信息丰富掩码实例，并设计了一种相应的后处理技术用于掩码到中心线的转换。此外，我们证明了实例掩码公式化为参数化贝塞尔回归提供了互补信息，融合两种输出可以提升检测和拓扑性能。此外，我们分析了Lift Splat技术中柱状假设的缺点，并采用了多高度柱配置。实验结果表明，TopoMask在OpenLane-V2数据集上达到了最先进的性能，在V1.1 OLS基线中，Subset-A的得分从44.1提高到49.4，Subset-B的得分从44.7提高到51.8。
引用
@article{arxiv.2409.11325,
title = {TopoMaskV2: Enhanced Instance-Mask-Based Formulation for the Road Topology Problem},
author = {M. Esat Kalfaoglu and Halil Ibrahim Ozturk and Ozsel Kilinc and Alptekin Temizel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11325},
year = {2024}
}
备注
Accepted to ECCV 2024 2nd Workshop on Vision-Centric Autonomous Driving (VCAD). TopoMaskV2 includes significant architectural improvements and extensive ablation studies over the original TopoMask, which received an innovation award in the OpenLane Topology Challenge 2023