经典文献阅读之--InsightMapper(深入研究矢量化高精地图的内部实例信息)

本文主要是介绍经典文献阅读之--InsightMapper(深入研究矢量化高精地图的内部实例信息),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

0. 简介

高精地图作为自动驾驶中最关键的组成部分,矢量化高精(HD)地图包含有关周围道路元素的详细信息,这对于现代自动驾驶汽车的各项下游任务是至关重要的,例如车辆规划和控制。最近的工作试图直接检测矢量化高精地图,将其作为点集预测任务,从而显著提高了检测性能。然而,这些方法无法分析并且利用预测点之间的内部实例相关性,这阻碍了进一步的发展。《INSIGHTMAPPER: A CLOSER LOOK AT INNERINSTANCE INFORMATION FOR VECTORIZED HIGHDEFINITION MAPPING》利用内部实例信息通过Transformers进行矢量化高精建图,并且引入了InsightMapper。本文提出了InsightMapper中的三种新型设计,其通过不同的方式利用内部实例信息,包括混合查询生成、内部实例查询融合以及内部实例特征聚合。并最终完成了建图。具体的项目代码在github上可以查到。

1. 主要贡献

本文的贡献总结如下:

1)本文研究了内部实例点之间的相关性,证明了利用内部实例点信息可以有效地提高最终性能;

2)为了更好地利用内部实例信息,本文引入了一个称为InsightMapper的新模型,用于在线高精地图检测。InsightMapper包含三个具有不同功能的新型模块,包括查询生成、查询融合以及内部实例自注意力

3)本文评估了所有的模块设计以及nuScenes数据集上的基线。InsightMapper的性能优于所有基线模型,并且维持了具有竞争力的效率。

2. 点相关性

2.1 预处理:向量地图分解和采样

G G G为场景的原始向量地图标签,包含顶点# V V V和边 E E E。向量地图包含多类道路元素,包括人行横道、道路分隔线、道路边界和车道中心线。其中,前三类道路元素是简单的折线或多边形,没有交点。而车道中心线具有更复杂的拓扑结构,如车道分离、车道合并和车道交叉。为了统一所有向量元素,将向量地图分解为没有交点的简单形状(即折线和多边形)。将向量地图中度数大于2的顶点(即交点顶点)从 G G G中移除,并断开相应的边。这样,得到一组没有交点的简单折线和多边形,表示为 G ∗ = { l i } i = 0 N ∗ G^∗ = \{l_i\}^{N^∗}_{i=0} G={li}i=0N,其中 G ∗ G^∗ G是一个无向图。每个形状 l i l_i li被定义为一个实例, N ∗ N^∗ N表示向量地图中实例的总数。为了增强模型的并行化能力,按照MapTR的方法,每个实例都被均匀地重新采样为具有固定长度点的形式,即 l i = ( v 0 , v 1 , … , v j , … v n p ) l_i = (v_0, v_1, …, v_j , …v_{n_p}) li=(v0,v1,,vj,vnp) l i l_i li按照 v 0 v_0 v0 v n p v_{n_p} vnp的顺序排列,其中 n p n_p np是每个实例采样点的数量。对于多边形实例, v 0 v_0 v0等于 v n p v_{n_p} vnp。预处理模块的可视化如图2所示。
在这里插入图片描述

图2:向量地图的预处理:粉色线条表示边缘,橙色点表示顶点,蓝色点表示度数大于两个的交叉点。为了简化图形,移除了交叉点,并且每个获得的实例被均匀重新采样为 n p n_p np 个顶点(在本例中, n p n_p np=4)

图3:内部和外部相关性的可视化。绿色线条表示蓝色点与同一实例中其他点之间的内部相关性,而红色线条表示蓝色点与属于不同实例的点之间的外部相关性,应该被阻断以防止干扰。

…详情请参照古月居

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