【汉阳大学和首尔大学】Mask2Map：使用鸟瞰图分割掩膜构建矢量化高精地图

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2407.13517 代码链接：https://github.com/SehwanChoi0307/Mask2Map 摘要 本文介绍了 Mask2Map：使用鸟瞰图分割掩膜构建矢量化高精地图。本文引入了Mask2Map，这是一种专门为自动驾驶应用而设计的端到端在线高精地图构建方法。本文方法着重于预测场景中地图实例的类别和有序点集，其在鸟瞰图（BEV）中表示。Mask2Map由两个主要的组件组成：实例级掩膜预测网络（IMPNet）和掩膜驱动的地图预测网络（MMPNet）。IMPNet生成了掩膜感知查询和BEV分割掩膜，以全局地获取全面的语义信息。随后，MMPNet通过两个子模块使用局部上下文信息来增强这些查询特征：位置查询生成器（PQG）和几何特征提取器（GFE）。PQG通过将BEV位置信息嵌入到掩膜感知查询中来提取实例级位置查 ………………………………