TopoMaskV3：用于道路拓扑理解的3D掩码头，包含稠密偏移和高度预测
计算机视觉与模式识别
2026-04-09 v2
摘要
基于掩码的道路拓扑理解范例（如 TopoMaskV2）通过生成稠密光栅化中间表示来生成中心线，为查询方法提供了互补替代方案。然而，先前工作仅限于2D预测，受严重离散化伪影影响，需与参数化头部融合。我们引入 TopoMaskV3，通过两种新型稠密预测头实现鲁棒的独立3D预测器：一种用于在现有BEV分辨率内进行亚网格离散化校正的稠密偏移场，以及一种用于直接3D估计的稠密高度图。除架构之外，我们首次通过引入（1）地理学上独立的划分以防止记忆化并确保公平泛化，以及（2）长程（±100米）基准，解决了道路拓扑评估中的地理数据泄漏问题。TopoMaskV3 在此地理上 disjoint 基准上实现了最先进的 28.5 OLS，超越了所有先前方法。我们的分析表明，掩码表示对地理过拟合比 Bezier 更稳健，而LiDAR融合在长距离最有益，并在重叠原始划分上表现出更大的相对提升，这表明存在重叠导致的记忆化效应。
引用
@article{arxiv.2603.01558,
title = {TopoMaskV3: 3D Mask Head with Dense Offset and Height Predictions for Road Topology Understanding},
author = {Muhammet Esat Kalfaoglu and Halil Ibrahim Ozturk and Ozsel Kilinc and Alptekin Temizel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.01558},
year = {2026}
}
备注
Accepted to CVPR 2026 Workshops (AUTOPILOT 2026): 3rd Workshop on Autonomous Understanding Through Open-world Perception and Integrated Language Models for On-road Tasks