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Anti-Interferenz-Framework ADMap: ein leistungsstarkes Tool zur Online-Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Karten
Anti-Interferenz-Framework ADMap: ein leistungsstarkes Tool zur Online-Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Karten
- Papierlink: https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf
- Codelink: https://github.com/hht1996ok/ADMap
Zusammenfassung
Einführung zu Dieser Artikel ADMap, ein Anti-Interferenz-Framework zur Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Online-Karten. Im Bereich des autonomen Fahrens ist die Online-Rekonstruktion hochpräziser Karten für Planungsaufgaben von entscheidender Bedeutung. In den letzten Jahren wurden verschiedene leistungsstarke und hochpräzise Kartenrekonstruktionsmodelle entwickelt, um dieser Nachfrage gerecht zu werden. Aufgrund der Vorhersageverzerrung kann die Punktsequenz innerhalb des Instanzvektors jedoch verwackelt oder gezackt erscheinen, was sich auf nachfolgende Aufgaben auswirkt. Zu diesem Zweck schlägt dieser Artikel ein Anti-Interferenz-Kartenrekonstruktions-Framework ADMap vor. Das ADMap-Framework besteht aus drei Modulen, nämlich Multi-Scale Perceptual Neck (MPN), Instance Interactive Attention (IIA) und Vector Direction Difference Loss (VDDL). Durch die kaskadenartige Untersuchung der Punktreihenfolgebeziehungen zwischen Instanzen und innerhalb von Instanzen kann dieses Modell den Punktreihenfolge-Vorhersageprozess effektiver überwachen und so das Problem des Punktreihenfolge-Jitters lindern. Experimente zeigen, dass ADMap bei nuScenes- und Argoverse2-Datensätzen eine hochmoderne Leistung erzielt. Zahlreiche Ergebnisse zeigen, dass ADMap in komplexen und wechselhaften Fahrszenarien stabile und zuverlässige Kartenelemente generieren kann. Dies ist entscheidend für die Sicherheit und Genauigkeit autonomer Fahrsysteme. Zusammenfassend ist ADMap ein innovatives Anti-Interferenz-Kartenrekonstruktions-Framework, das das Problem des Punktreihenfolge-Jitters effektiv lösen und eine hervorragende Leistung bei tatsächlichen Datensätzen zeigen kann. Diese Forschung ist von großer Bedeutung für die Förderung der Entwicklung autonomer Fahrtechnologien.
Hauptbeiträge
Die Beiträge dieses Artikels sind wie folgt:
1) Dieser Artikel schlägt eine End-to-End-ADMap vor, die eine stabilere vektorisierte Karte mit hoher Präzision rekonstruieren kann;
MPN erhöht die Rechenressourcen nicht durch Methoden, wodurch mehrskalige Informationen genauer erfasst werden können. IIA realisiert effektiv die Interaktion von Informationen zwischen Instanzen und innerhalb von Instanzen und lindert so das Problem des Positionsversatzes der Instanzpunkte. Darüber hinaus nutzt VDDL topologische Informationen, um den Rekonstruktionsprozess von Punktordnungspositionen zu überwachen und Vektorrichtungsunterschiede zu modellieren.
3) ADMap ist in der Lage, vektorisierte hochpräzise Karten in Echtzeit zu rekonstruieren und erreicht die beste Leistung in nuScenes- und Argoverse2-Benchmarks.
Papierbilder und. Tabellen
Zusammenfassung
ADMap ist ein effektives und effizientes vektorisiertes, hochpräzises Kartenrekonstruktionsframework, das die drei Module Multi-Scale Perception, Instanzinteraktionsaufmerksamkeit und Vektorrichtungsdifferenzverlust effektiv nutzt von Kartentopologieverzerrungen, die durch Instanzpunkt-Jitter verursacht werden. Eine große Anzahl von Experimenten zeigt, dass die in diesem Artikel vorgeschlagene Methode die beste Leistung bei den Benchmarks nuScenes und Argoverse2 erzielen kann, und ihre Effizienz wurde ebenfalls überprüft. Wir glauben, dass ADMap der Community dabei helfen kann, die Forschung zu vektorisierten hochpräzisen Kartenrekonstruktionsaufgaben voranzutreiben, um Bereiche wie das autonome Fahren besser zu entwickeln.
Originallink: https://mp.weixin.qq.com/s/O0BoiJZwIQmeeChUZkMMng
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