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DTCLMapper：双时间一致性学习用于矢量化高清地图构建
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了Map Transformer框架，用于在线矢量高清地图构建，能够准确描述地图元素的形状并稳定学习过程。通过层次化查询嵌入方案和层次二分匹配，能够处理任意形状的地图元素。在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。提供的代码和演示有助于进一步研究和应用。
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关键要点
- 高清地图是自动驾驶系统规划中不可或缺的基本组成部分。
- 提出了一种名为Map Transformer的端到端框架，用于在线矢量高清地图构建。
- 采用统一的排列等价建模方法，准确描述地图元素的形状并稳定学习过程。
- 设计了层次化查询嵌入方案，灵活编码结构化的地图信息，并进行层次二分匹配。
- 引入辅助的一对多匹配和密集监督以加速收敛。
- 方法能够处理任意形状的地图元素，并以实时推断速度运行。
- 在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。
- 丰富的定性结果展示了在复杂驾驶场景中的稳定和鲁棒的地图构建质量。
- 提供的代码和演示有助于进一步研究和应用。
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