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作者 | 自动驾驶Daily 编辑 | 自动驾驶Daily 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 矢量化高清（HD）地图构建需要预测地图元素的类别和点坐标（例如道路边界、车道分隔带、人行横道等）。现有技术的方法主要基于点级表示学习，用于回归精确的点坐标。然而，这种pipeline在获得element-level信息和处理element-level故障方面具有局限性，例如错误的element 形状或element之间的纠缠。为了解决上述问题，本文提出了一个简单而有效的HybrId框架，命名为HIMap，以充分学习和交互点级和element级信息。 具体来说，引入了一种称为HIQuery的混合表示来表示所有地图元素，并提出了一种点element交互器来交互式地提取元素的混合信息，如点位置和element形状，并将其编码到HIQuery中。此外，还提出了点-e
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