PriorMapNet 利用Priors加强在线矢量化高清地图构建 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 在自主驾驶后续的预测和规划任务中，在线矢量化高保真（HD）地图构建至关重要。在遵循MapTR范式的同时，近期的工作取得了引人瞩目的成就。 然而，主流方法中的参考点是随机初始化的，导致预测和GT之间的匹配不稳定。 为了解决这个问题，作者提出了PriorMapNet，以增强在线矢量化HD地图构建的先验性。 作者提出了PPS-Decoder，为参考点提供位置和结构先验信息。参考点来自数据集中的地图元素，先验参考点降低了学习难度，并实现了稳定的匹配。此外，作者提出了PF-Encoder，利用BEV特征先验改进图像到BEV的转换。 此外，作者提出了DMID交叉注意力，分别沿多尺度和多样本解耦交叉注意力，以提高效率。作者的PriorMapNet在nuScenes和Argoverse2数 ………………………………