VectorMapNet: End-to-end Vectorized HD Map Learning

要約

自動運転システムでは、移動する障害物や静的な高解像度（HD）セマンティックマップなど、周囲の環境を十分に理解する必要があります。
既存の方法は、深刻なスケーラビリティの問題に悩まされているオフラインの手動注釈によってセマンティックマップの問題にアプローチします。
最近の学習ベースの方法では、個々のマップ要素のインスタンス情報を含まず、ベクトル化されたマップを取得するために多くの手動で設計されたコンポーネントを含むヒューリスティックな後処理を必要とする、高密度のラスター化されたセグメンテーション予測が生成されます。
そのために、VectorMapNetと呼ばれるエンドツーエンドのベクトル化されたHDマップ学習パイプラインを紹介します。
VectorMapNetは、オンボードセンサーの観測を行い、鳥の目で見たポリラインプリミティブのまばらなセットを予測して、HDマップのジオメトリをモデル化します。
このパイプラインに基づいて、私たちの方法は、マップ要素間の空間的関係を明示的にモデル化し、後処理を必要とせずに、下流の自動運転タスクに適したベクトル化されたマップを生成できます。
私たちの実験では、VectorMapNetはnuScenesデータセットで強力なHDマップ学習パフォーマンスを達成し、以前の最先端の方法を14.2mAP上回っています。
定性的には、VectorMapNetが包括的なマップを生成し、道路ジオメトリのより詳細な詳細をキャプチャできることも示しています。
私たちの知る限り、VectorMapNetは、エンドツーエンドのベクトル化されたHDマップ学習問題に向けて設計された最初の作品です。

要約(オリジナル)

Autonomous driving systems require a good understanding of surrounding environments, including moving obstacles and static High-Definition (HD) semantic maps. Existing methods approach the semantic map problem by offline manual annotations, which suffer from serious scalability issues. More recent learning-based methods produce dense rasterized segmentation predictions which do not include instance information of individual map elements and require heuristic post-processing that involves many hand-designed components, to obtain vectorized maps. To that end, we introduce an end-to-end vectorized HD map learning pipeline, termed VectorMapNet. VectorMapNet takes onboard sensor observations and predicts a sparse set of polylines primitives in the bird’s-eye view to model the geometry of HD maps. Based on this pipeline, our method can explicitly model the spatial relation between map elements and generate vectorized maps that are friendly for downstream autonomous driving tasks without the need for post-processing. In our experiments, VectorMapNet achieves strong HD map learning performance on nuScenes dataset, surpassing previous state-of-the-art methods by 14.2 mAP. Qualitatively, we also show that VectorMapNet is capable of generating comprehensive maps and capturing more fine-grained details of road geometry. To the best of our knowledge, VectorMapNet is the first work designed toward end-to-end vectorized HD map learning problems.

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