LaneSegNet: 自动驾驶车辆的车道段感知地图学习
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过引入 LaneSegNet 方法,通过生成车道段来获得道路结构的完整表示,该方法能够在三项任务中显著提高性能,包括地图元素检测(+4.8 mAP),中心线感知(+6.9 DET_l)以及车道段感知(+5.6 mAP)。
本研究提出了VectorMapNet,一种端到端矢量化高清地图学习管道,可预测鸟瞰图中的稀疏折线。实验结果显示,VectorMapNet在nuScenes和Argoverse2数据集上的地图学习性能优于以前的方法,MAP分别提高了14.2和14.6。