En tant qu'information clé pour les applications en aval des systèmes de conduite autonome, les cartes sont généralement représentées par des voies ou des lignes centrales. Cependant, la littérature existante sur l’apprentissage cartographique se concentre principalement sur la détection des relations topologiques des voies basées sur la géométrie ou sur la détection des lignes médianes. Les deux méthodes ignorent la relation inhérente entre les lignes de voie et les lignes centrales, c'est-à-dire que les lignes de voie lient les lignes centrales. Bien que la simple prédiction de deux types de voies dans un modèle s'excluent mutuellement dans l'objectif d'apprentissage, cet article propose la segmentation des voies comme une nouvelle représentation qui combine de manière transparente les informations géométriques et topologiques, proposant ainsi LaneSegNet. Il s'agit du premier réseau cartographique de bout en bout qui génère des segments de voie pour obtenir une représentation complète de la structure routière. LaneSegNet comporte deux modifications clés. L'une est le module d'attention aux voies, qui est utilisé pour capturer les détails des zones clés dans l'espace des fonctionnalités longue distance. L'autre est la même stratégie d'initialisation du point de référence, qui améliore l'apprentissage des positions a priori pour l'attention sur la voie. Sur l'ensemble de données OpenLane-V2, LaneSegNet présente des avantages significatifs par rapport aux produits similaires précédents dans trois tâches, à savoir la détection des éléments cartographiques (+4,8 mAP), la perception de l'axe de la voie (+6,9 DETl) et la connaissance des segments de voie nouvellement définis (+5,6 mAP). De plus, il a atteint une vitesse d'inférence en temps réel de 14,7 FPS.
Lien Open source : https://github.com/OpenDriveLab/LaneSegNet
En résumé, les principales contributions de cet article sont les suivantes :
Conscience de la ligne centrale : La conscience de la ligne centrale à partir des données des capteurs montés sur le véhicule (identique à l'apprentissage de la carte des voies dans cet article) a récemment attiré une attention particulière. STSU a proposé un réseau de type DETR pour détecter les lignes médianes, suivi d'un module de perceptron multicouche (MLP) pour déterminer leur connectivité. Sur la base du STSU, Can et al. ont introduit une requête de boucle minimale supplémentaire pour garantir le bon ordre des lignes qui se chevauchent. CenterLineDet traite les lignes centrales comme des sommets et conçoit un modèle de mise à jour de graphique entraîné par apprentissage par imitation. Il convient de noter que Tesla a proposé le concept de « langage des voies » pour exprimer la carte des voies sous forme de phrase. Leur modèle basé sur l’attention prédit de manière récursive le marquage des voies et leur connectivité. En plus de ces méthodes de segmentation, LaneGAP introduit également une méthode de chemin qui utilise un algorithme de transformation supplémentaire pour récupérer la carte des voies. TopoNet cible des graphiques de scènes de conduite complets et diversifiés, modélise explicitement la connectivité des lignes centrales au sein du réseau et intègre des éléments de trafic dans la tâche. Dans ce travail, nous adoptons la méthode des segments pour construire des graphiques de voies. Cependant, nous différons des méthodes précédentes dans la modélisation des segments de voie au lieu de prendre la ligne centrale comme sommet du graphique de voie, ce qui permet une intégration pratique des informations géométriques et sémantiques au niveau du segment.
Détection d'éléments cartographiques : Dans des travaux antérieurs, une attention particulière a été portée à l'élévation de la détection des éléments cartographiques du plan de la caméra vers l'espace 3D pour surmonter les erreurs de projection. Avec la tendance populaire de la détection BEV, des travaux récents se concentrent sur l'apprentissage de cartes HD à l'aide de méthodes de segmentation et de vectorisation. La segmentation de la carte prédit la sémantique de chaque grille BEV pure, telle que les voies, les passages pour piétons et les zones carrossables. Ces travaux diffèrent principalement par les modules de conversion de la vue perspective (PV) vers BEV. Cependant, les cartes segmentées ne fournissent pas d'informations directes utilisées par les modules en aval. HDMapNet résout ce problème en regroupant et en vectorisant des cartes de segmentation avec un post-traitement complexe.
Bien que la segmentation dense fournisse des informations au niveau des pixels, elle ne peut toujours pas toucher aux relations complexes des éléments qui se chevauchent. VectorMapNet propose de représenter chaque élément de la carte directement sous la forme d'une séquence de points, en utilisant des points clés grossiers pour décoder séquentiellement les emplacements des voies. MapTR explore une approche unifiée de modélisation de séquences de points basée sur la permutation pour éliminer l'ambiguïté de la modélisation et améliorer les performances et l'efficacité. PivotNet modélise en outre les éléments cartographiques à l'aide d'une représentation basée sur pivot dans un cadre de prédiction d'ensemble pour réduire la redondance et améliorer la précision. StreamMapNet utilise une attention multipoint et des informations temporelles pour améliorer la stabilité de la détection des éléments cartographiques à distance. En fait, puisque la vectorisation enrichit également les informations de direction des voies, les méthodes basées sur la vectorisation peuvent être facilement adaptées à la conscience de la ligne centrale grâce à une supervision alternée. Dans ce travail, nous proposons une représentation unifiée et facile à apprendre – la segmentation des voies – pour tous les éléments de carte HD sur une route.
Les instances de segment de voie contiennent les aspects géométriques et sémantiques de la route. Quant à la géométrie, elle peut être représentée comme un segment de ligne constitué d'une ligne médiane vectorisée et de sa limite de voie correspondante : . Chaque ligne est définie comme une collection ordonnée de points dans l'espace 3D. Alternativement, la géométrie peut être décrite comme un polygone fermé qui définit la zone carrossable dans cette voie.
En termes de sémantique, il inclut la catégorie C de segment de voie (par exemple, segment de voie, passage pour piétons) et le style de ligne de la limite de voie gauche/droite (par exemple, ligne invisible, continue ou pointillée) : {}. Ces détails fournissent aux véhicules autonomes des informations importantes sur les exigences de décélération et la faisabilité des changements de voie.
De plus, les informations topologiques jouent un rôle crucial dans la planification des chemins. Pour représenter ces informations, un graphique de voie est construit pour le segment de voie, représenté par G = (V, E). Chaque segment de voie est un nœud dans le graphique, représenté par l'ensemble V, et les arêtes de l'ensemble E décrivent la connectivité entre les segments de voie. Nous utilisons une matrice de contiguïté pour stocker ce graphique de voie, où l'élément de matrice (i, j) est défini sur 1 uniquement lorsque le j-ème segment de voie suit le i-ème segment de voie, sinon il reste 0.
Le cadre global de LaneSegNet est présenté dans la figure 2. LaneSegNet prend des images surround comme entrée pour percevoir les segments de voie dans une plage BEV spécifique. Dans cette section, nous présentons d'abord brièvement l'encodeur LaneSeg utilisé pour générer des fonctionnalités BEV. Ensuite, nous introduisons les décodeurs de segmentation de voie et l’attention aux voies. Enfin, nous proposons des prédicteurs de segmentation des voies ainsi que des pertes d'entraînement.
LaneSeg Encoder
L'encodeur convertit l'image surround en fonctionnalités BEV pour l'extraction de segments de voie. Nous utilisons le réseau fédérateur standard ResNet-50 pour dériver des cartes de caractéristiques à partir d'images brutes. Le module d'encodeur PV vers BEV utilisant BEVFormer est ensuite utilisé pour la conversion de vue.
LaneSeg Decoder
La méthode de détection basée sur le transformateur utilise le décodeur pour collecter les fonctionnalités des fonctionnalités BEV et met à jour la requête du décodeur à travers plusieurs couches. Chaque couche de décodeur utilise des mécanismes d'auto-attention, d'attention croisée et des réseaux de rétroaction pour mettre à jour la requête. De plus, des requêtes de localisation pouvant être apprises sont utilisées. La requête mise à jour est ensuite générée et transmise à l'étape suivante.
En raison des géométries cartographiques complexes et allongées, la collecte de caractéristiques BEV à longue portée est cruciale pour les tâches de cartographie en ligne. Les travaux antérieurs utilisent des requêtes de décodeur hiérarchique (point d'instance) et une attention déformable pour extraire les caractéristiques locales pour chaque requête de point. Bien que cette approche évite de capturer des informations à longue distance, elle entraîne un coût de calcul élevé en raison du nombre croissant de requêtes.
Le segment de voie, en tant que représentation d'instance de voie pour la création de graphiques de scène, présente des caractéristiques supérieures au niveau de l'instance. Notre objectif n'est pas d'utiliser des requêtes multipoints, mais d'utiliser des requêtes à instance unique pour représenter les segments de voie. Par conséquent, le principal défi consiste à savoir comment utiliser des requêtes à instance unique pour se concentrer sur les fonctionnalités globales de BEV.
Lane Attention : Dans la détection de cible, l'attention déformable utilise la position avant la cible et se concentre uniquement sur une petite partie des valeurs d'attention proches du point de référence cible comme pré-filtre, ce qui accélère considérablement la convergence. Lors des itérations de couche, un point de référence est placé au centre de la cible de prédiction pour affiner les emplacements d'échantillonnage des valeurs d'attention, qui sont dispersées autour du point de référence via des décalages d'échantillonnage apprenables. L'initialisation intentionnelle du décalage d'échantillonnage inclut la géométrie devant la cible 2D. Ce faisant, le mécanisme multibranche peut bien capturer les caractéristiques de chaque direction, comme le montre la figure 3a.
Dans le contexte de l'apprentissage des cartes, Li et al. ont utilisé une attention naïve et déformable pour prédire les lignes médianes. Cependant, comme le montre la figure 3b, en raison du placement naïf des points de référence, il se peut qu'il ne soit pas en mesure d'attirer l'attention sur une seule distance. De plus, en raison de la forme allongée de la cible et des repères visuels complexes (par exemple, prédire avec précision les points de rupture entre les lignes pleines et pointillées), ce processus nécessite une conception adaptative supplémentaire pour notre tâche. Compte tenu de toutes ces caractéristiques, il est nécessaire que le réseau ait la capacité non seulement de prêter attention aux informations contextuelles à longue portée, mais également d’extraire avec précision les détails locaux. Par conséquent, il est recommandé de répartir les emplacements d’échantillonnage sur une vaste zone pour percevoir efficacement les informations longue distance. D’un autre côté, les détails locaux doivent être facilement distinguables pour identifier les points clés. Il convient de noter que même s’il existe une relation de compétition entre les caractéristiques de valeur au sein d’une même tête d’attention, les caractéristiques de valeur entre différentes têtes peuvent être conservées au cours du processus d’attention. Il est donc prometteur d’exploiter explicitement cette propriété pour attirer l’attention sur les caractéristiques locales d’une région spécifique.
À cette fin, cet article propose d'établir un mécanisme tête-à-région. Nous répartissons d’abord plusieurs points de référence uniformément dans la zone du segment de voie. Les emplacements d'échantillonnage sont ensuite initialisés autour de chaque point de référence dans la zone locale. Pour préserver les détails locaux complexes, nous utilisons un mécanisme à plusieurs branches, dans lequel chaque tête se concentre sur un ensemble spécifique de sites d'échantillonnage dans une zone locale, comme le montre la figure 3c.
Une description mathématique du module d'attention aux voies est désormais fournie. Étant donné les caractéristiques BEV, la i-ème fonctionnalité de requête de segment de voie qi et un ensemble de points de référence pi en entrée, l'attention sur la voie est calculée comme suit :
Même initialisation des points de référence : La position du point de référence est l'attention sur la voie facteurs déterminants de la fonction du module. Afin d'aligner la zone d'intérêt de chaque requête d'instance avec sa géométrie et son emplacement réels, le point de référence p dans chaque requête d'instance est distribué en fonction de la prédiction du segment de voie de la couche précédente, comme le montre la figure 3c. et affiner les prédictions de manière itérative.
Des travaux antérieurs soutenaient que les points de référence fournis à la première couche devaient être initialisés individuellement avec des a priori apprenables dérivés des intégrations de requêtes de position. Cependant, étant donné que la requête de localisation est indépendante de l'image d'entrée, cette méthode d'initialisation peut à son tour limiter la capacité du modèle à mémoriser les priorités géométriques et de localisation, et des emplacements d'initialisation incorrectement générés peuvent également constituer un obstacle à la formation.
Par conséquent, pour la première couche du décodeur Lane Segment, nous proposons la même stratégie d'initialisation. Dans la première couche, chaque tête prend le même point de référence généré par la requête de position. Par rapport à l'initialisation distribuée des points de référence dans les méthodes traditionnelles (c'est-à-dire l'initialisation de plusieurs points de référence pour chaque requête), la même initialisation rendra l'apprentissage des positions a priori plus stable en filtrant l'interférence des géométries complexes. Notez que la même initialisation peut sembler contre-intuitive, mais il a été observé qu'elle fonctionne.
LaneSeg Predictor
Nous utilisons MLP dans plusieurs branches de prédiction pour générer le segment de voie final prédit à partir de la requête Lane Segment, en tenant compte des aspects géométriques, sémantiques et topologiques.
Pour la géométrie, nous avons d'abord conçu une branche de régression de la ligne centrale pour régresser la position du point vectorisé de la ligne centrale en coordonnées tridimensionnelles. Le format de sortie est . En raison de la symétrie des limites des voies gauche et droite, nous introduisons une branche de décalage pour prédire le décalage, dont le format est . Par conséquent, les coordonnées des limites des voies gauche et droite peuvent être calculées à l'aide de
En supposant que les segments de voie peuvent être conceptualisés comme des zones carrossables, nous intégrons la branche de segmentation d'instance dans le prédicteur. En termes de sémantique, trois branches de classification prédisent le score de classification de C, et le score de C en parallèle. La branche topologique prend les fonctionnalités de requête mises à jour en entrée et génère une matrice de contiguïté pondérée du graphe de voies G à l'aide de MLP.
Training Loss
LaneSegNet adopte un paradigme de type DETR, en utilisant l'algorithme hongrois pour calculer efficacement une allocation optimale un à un entre les prédictions et la vérité terrain. La perte de formation est ensuite calculée sur la base des résultats de distribution. La fonction de perte se compose de quatre parties : perte géométrique, perte de classification, perte de classification de ligne de voie et perte topologique.
La perte géométrique supervise la géométrie de chaque segment de voie prévu. Selon le résultat de la correspondance binaire, un segment de voie GT est attribué à chaque segment de voie vectorisé prédit. La perte géométrique vectorisée est définie comme la distance de Manhattan calculée entre les paires de segments de voie assignées.
Perception du segment de voie : Dans le tableau 1, nous comparons LaneSegNet avec plusieurs méthodes de pointe, MapTR, MapTRv2 et TopoNet. Recycler leur modèle avec nos étiquettes Lane Segment. LaneSegNet surpasse les autres méthodes jusqu'à 9,6 % en mAP, et l'erreur de distance moyenne est relativement réduite de 12,5 %. LaneSegNet-mini surpasse également les méthodes précédentes avec un FPS plus élevé de 16,2.
Les résultats qualitatifs sont présentés dans la figure 4 :
Détection d'éléments cartographiques : Pour une comparaison plus juste avec les méthodes de détection d'éléments cartographiques, nous décomposons le segment de voie prédit de LaneSegNet en paires de voies. par rapport aux méthodes de pointe utilisant des métriques de détection d’éléments cartographiques. Nous alimentons les lignes de voie démontées et les étiquettes de passage pour piétons dans plusieurs méthodes de recyclage de pointe. Les résultats expérimentaux sont présentés dans le tableau 2, montrant que LaneSegNet surpasse toujours les autres méthodes dans les tâches de détection d'éléments cartographiques. En comparaison équitable, LaneSegNet récupère mieux la géométrie de la route avec une supervision supplémentaire. Cela montre que la représentation d'apprentissage des segments de voie est efficace pour capturer les informations géométriques de la route.
Conscience de la ligne centrale : nous comparons également LaneSegNet avec les méthodes de pointe de connaissance de la ligne centrale dans le tableau 3. Par souci de cohérence, les lignes centrales sont également extraites du segment de voie à des fins de recyclage. On peut conclure que les performances de LaneSegNet dans la tâche de perception de la carte des voies sont nettement supérieures à celles des autres méthodes. Avec une surveillance géographique supplémentaire, LaneSegNet démontre également des capacités de raisonnement topologique supérieures. Il est prouvé que la capacité de raisonnement est étroitement liée à de fortes capacités de positionnement et de détection.
Formule de segment de voie : dans le tableau 4, nous fournissons l'ablation pour vérifier les avantages de conception et l'efficacité de la formation de notre formule d'apprentissage de segment de voie proposée. Par rapport aux modèles entraînés séparément dans les deux premières rangées, l'entraînement conjoint des lignes centrales et des éléments cartographiques apporte une amélioration moyenne globale de 1,3 sur les deux mesures principales, comme le montre la rangée 4, démontrant la faisabilité d'un entraînement multitâche. Cependant, l'approche courante consistant à former les lignes centrales et les éléments de carte dans une seule branche en ajoutant des catégories supplémentaires entraîne une dégradation significative des performances. Par rapport à la méthode naïve à branche unique ci-dessus, notre modèle entraîné avec les étiquettes de segment de voie obtient une amélioration significative des performances (+7,2 sur OLS et +4,4 sur mAP pour la comparaison entre les lignes 3 et 5). Cela vérifie l'interaction positive entre diverses informations routières dans notre formulation d’apprentissage cartographique. Notre modèle surpasse même les méthodes multibranches, notamment en termes de conscience de la ligne centrale (OLS de +4,8). Cela montre que la géométrie peut guider le raisonnement topologique dans notre formulation d'apprentissage cartographique, où le modèle multi-branches ne surpasse que légèrement le modèle CL uniquement (+0,6 OLS entre les lignes 1 et 4). Quant à la petite diminution, elle provient du processus de remodelage de nos résultats de prédiction, qui est causé par l'erreur de classification des lignes,
Module d'attention de voie : L'ablation du module d'attention que nous démontrons est présentée dans le tableau 5. Pour faciliter une comparaison équitable, nous remplaçons le module d'attention de voie dans le cadre par une conception d'attention alternative. Grâce à notre conception soignée, LaneSegNet avec attention aux voies surpasse considérablement ces méthodes, montrant des améliorations significatives (mAP amélioré de 3,9 et TOPll amélioré de 1,2 par rapport à la ligne 1). De plus, la latence du décodeur peut être encore réduite (de 23,45 ms à 20,96 ms) en raison de la réduction du nombre de requêtes par rapport à la conception de requêtes hiérarchique.
Cet article propose la sensibilisation aux segments de voie comme nouvelle formule d'apprentissage cartographique et propose LaneSegNet, un réseau de bout en bout spécifiquement ciblé sur ce problème. En plus du réseau, deux améliorations innovantes sont proposées, notamment un module d'attention aux voies qui utilise un mécanisme tête-à-région pour capter l'attention à longue distance, et la même stratégie d'initialisation des points de référence pour améliorer la localisation de l'attention aux voies. apprentissage. Les résultats expérimentaux sur l'ensemble de données OpenLane-V2 démontrent l'efficacité de notre conception.
Limitations et travaux futurs. En raison de limitations informatiques, nous n'étendons pas le LaneSegNet proposé à davantage de réseaux fédérateurs supplémentaires. La formulation de la connaissance des segments de voie et de LaneSegNet peut bénéficier aux tâches en aval et mérite d'être explorée à l'avenir.
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