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LaneGraph2Seq: 通过顶点边编码和连通性增强的语言模型进行车道拓扑提取
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一种名为LaneGraph2Seq的新方法，用于提取车道图。该方法采用了编码顶点-边的语言模型和增强连接性方法，通过深度优先遍历和基于边的分区序列来序列化车道图。实验证明，LaneGraph2Seq方法在车道图提取任务中表现优越。
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关键要点
- 理解道路结构对自动驾驶至关重要。
- 传统的道路结构常用车道图表达，包括中心线曲线和有向无环图的连接。
- 正确提取车道图需要准确估计有向无环图中的顶点和边信息。
- 现有研究主要侧重于建模顶点，边信息嵌入网络中，导致提取效果不佳。
- 提出了LaneGraph2Seq新方法，采用编码顶点-边的语言模型和增强连接性方法。
- 序列化策略包括以顶点为中心的深度优先遍历和基于边的分区序列。
- 使用无分类器引导结合核心抽样来改进车道连接性。
- 在nuScenes和Argoverse 2数据集上验证了方法，结果一致且令人信服。
- LaneGraph2Seq方法在车道图提取任务中表现优越。
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