CAMAv2:一种用于静态地图元素标注的以视觉为中心的方法
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一个名为 CAMAv2 的视觉中心方法,用于生成高质量的三维静态地图元素标注,并能在整个序列中实现高度的重投影准确性。
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。
提出了一个名为 CAMAv2 的视觉中心方法,用于生成高质量的三维静态地图元素标注,并能在整个序列中实现高度的重投影准确性。
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。