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CVPR先验通知高精地图预测模型对真实世界地图变化的探索
通过对合成扰动进行实验和实际自主驾驶数据的评估，研究发现在现实世界高清地图变化中，合成先前扰动与实际观察到的地图变化之间仍存在较大的差距，从而限制了当前利用先前信息的高清地图预测模型的实用性。
PDFa month ago
DiffMap: 使用扩散模型增强地图分割中的地图先验
构建高清地图是实现自动驾驶的关键需求之一。本研究提出了 DiffMap，一种利用潜在扩散模型对地图分割掩码的结构先验进行建模的新方法，可以提高语义分割方法的性能并有效修正分割输出中的结构错误，进而改进生成地图的质量。通过广泛的可视化分析，我
PDF2 months ago
摄像头无关的用于自我车道推理的双头网络
基于高清地图的视觉自车道推断对于自动驾驶和高级驾驶辅助系统至关重要。本文提出了一种基于学习的自车道推断方法，通过直接估计由单个图像生成的自车道索引来提高鲁棒性。为了适应视角变化而无需精确校准，我们的模型采用了由消失点和线引导的注意力机制，并
PDF3 months ago
ICCV将图像转换为道路网络：一种非自回归序列到序列的方法
为了准确地定位道路标志物及其互连关系，本研究采用两种数据域的统一表示方法，并构建了一种基于非自回归序列到序列 Transformer 模型的道路网络序列，有效地解决了欧几里得和非欧几里得结构的融合问题，并在效率和准确性上取得了优越结果。
PDF5 months ago
PLCNet：高清地图中的自动车道修正的分块车道修正网络
我们提出了一种基于补丁的车道矫正网络（PLCNet），用于自动校正局部激光雷达图像中初始车道点的位置，从而实现高清地图中的快速有效的车道校正。
PDF5 months ago
基于向量化高清地图构建的流查询去噪
该研究论文通过引入 SQD 策略作为一种新的时态建模方法，以提升自动驾驶中复杂场景感知性能，并且在构建高清地图方面展现出潜在的时间信息潜力。
PDF6 months ago
MapNeXt：在线矢量化高清地图构建的培训和扩展实践的再审视
高清地图、自动驾驶导航、纯视觉感知、MapNeXt 架构以及无地图的视觉感知单一模型等是此研究论文的主要关键词和研究领域。
PDF6 months ago
THMA: Tencent 高精度地图 AI 系统用于创建高精度地图注释
本文介绍了腾讯高清地图 AI 系统（THMA），一种创新的、端到端的、基于人工智能的主动学习高清地图标注系统，能够以数百万公里的规模生成和标注高清地图。在 THMA 中，我们通过监督，自监督和弱监督学习直接从海量的高清地图数据集中训练 AI
PDF2 years ago
MP3：一个统一的模型用于映射、感知、预测和规划
提出了一种无地图自主驾驶的端到端方法，该方法以原始传感器数据和高级命令（例如，在十字路口左转）作为输入，利用在线地图以及动态代理的当前和未来状态性能预测，并利用一种新颖的神经运动规划器制定可解释决策，同时能够更好地执行命令和比基线和专家驾驶
PDF3 years ago
HDNET：利用高清地图进行三维物体检测
本文表明，高清地图提供了强有力的先验知识，可以提高现代三维物体探测器的效能和稳健性。为此，我们设计了一种从高清地图提取几何和语义特征的单级探测器，并提出了一个地图预测模块，可以从原始 LiDAR 数据中实时估计地图。我们在 KITTI 数据
PDF4 years ago