Stream Query Denoising for Vectorized HD Map Construction

要約

自動運転の領域内の複雑かつ広範なシナリオにおける知覚パフォーマンスを向上させるために、特にストリーミング手法に重点を置いた時間モデリングに注目が集まっています。
ストリーミング モデルの一般的な傾向には、時間情報の伝播にストリーム クエリを利用することが含まれます。
このアプローチの普及にも関わらず、ストリーミング パラダイムをベクトル化された高精細マップ (HD マップ) の構築に直接適用しても、時間情報の固有の可能性を完全に活用することはできません。
この論文では、高解像度マップ (HD マップ) 構築における時間モデリングの新しいアプローチとして、ストリーム クエリ デノイズ (SQD) 戦略を紹介します。
SQD は、ストリーミング モデル内のマップ要素間の時間的一貫性の学習を容易にするように設計されています。
この方法には、前のフレームからのグラウンドトゥルース情報へのノイズの追加によって混乱したクエリのノイズ除去が含まれます。
このノイズ除去プロセスは、現在のフレームのグラウンドトゥルース情報を再構築することを目的としており、それによってストリーム クエリに固有の予測プロセスをシミュレートします。
SQD 戦略をこれらのストリーミング メソッド (StreamMapNet など) に適用して、時間モデリングを強化できます。
提案する SQD-MapNet は、SQD を搭載した StreamMapNet です。
nuScenes と Argoverse2 での広範な実験により、近距離と遠距離のすべての設定において、私たちの方法が他の既存の方法よりも著しく優れていることがわかりました。
コードは間もなく利用可能になります。

要約(オリジナル)

To enhance perception performance in complex and extensive scenarios within the realm of autonomous driving, there has been a noteworthy focus on temporal modeling, with a particular emphasis on streaming methods. The prevailing trend in streaming models involves the utilization of stream queries for the propagation of temporal information. Despite the prevalence of this approach, the direct application of the streaming paradigm to the construction of vectorized high-definition maps (HD-maps) fails to fully harness the inherent potential of temporal information. This paper introduces the Stream Query Denoising (SQD) strategy as a novel approach for temporal modeling in high-definition map (HD-map) construction. SQD is designed to facilitate the learning of temporal consistency among map elements within the streaming model. The methodology involves denoising the queries that have been perturbed by the addition of noise to the ground-truth information from the preceding frame. This denoising process aims to reconstruct the ground-truth information for the current frame, thereby simulating the prediction process inherent in stream queries. The SQD strategy can be applied to those streaming methods (e.g., StreamMapNet) to enhance the temporal modeling. The proposed SQD-MapNet is the StreamMapNet equipped with SQD. Extensive experiments on nuScenes and Argoverse2 show that our method is remarkably superior to other existing methods across all settings of close range and long range. The code will be available soon.

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