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本文提出Map Transformer框架,用于在线构建矢量高清地图。通过统一排列建模和层次化查询嵌入方案,实现实时推断,加速收敛。在nuScenes和Argoverse2数据集上表现优异。代码和演示可在GitHub获取。

MGMapNet:用于端到端向量化高清地图构建的多粒度表示学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-10T00:00:00Z

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,能够处理任意形状的地图元素。在实验中,该框架在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。

利用先前地图:自驾车映射的统一矢量先验编码

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-09T00:00:00Z

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,处理任意形状的地图元素。在nuScenes和Argoverse2数据集上达到最先进性能。提供代码和演示,有助于进一步研究和应用。

LGmap:在线远程向量化高清地图构建的局部到全局映射网络

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-20T00:00:00Z

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。

DTCLMapper:双时间一致性学习用于矢量化高清地图构建

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-09T00:00:00Z

介绍了Map Transformer框架,用于在线矢量高清地图构建,能够处理任意形状的地图元素并实现实时推断。提供代码和演示,有助于进一步研究和应用。

利用增强的点集查询进行矢量化地图构建

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-27T00:00:00Z

Map Transformer是一种用于在线矢量高清地图构建的端到端框架,能够处理任意形状的地图元素,并在nuScenes和Argoverse2数据集上达到最先进的性能。代码和演示可在https://github.com/hustvl/MapTR中找到。

可扩展地图:在线远程矢量化高清地图构建的可扩展地图学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-20T00:00:00Z

本文介绍了Map Transformer框架,用于在线矢量高清地图构建。该方法采用统一的排列等价建模方法和层次化查询嵌入方案,能够处理任意形状的地图元素。通过实时推断速度运行,并在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。提供了代码和演示,有助于进一步研究和应用。

PivotNet: 矢量化枢纽学习用于端到端高精度地图构建

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-31T00:00:00Z

本文介绍了Map Transformer,一种用于在线矢量高清地图构建的端到端框架。该方法通过统一的排列等价建模方法和层次化查询嵌入方案,能够准确描述地图元素的形状并稳定学习过程。通过辅助的一对多匹配和密集监督,该方法能够处理任意形状的地图元素。在nuScenes和Argoverse2数据集上,该方法达到了最先进的性能。通过提供的代码和演示,有助于进一步研究和应用。

StreamMapNet:面向矢量化在线高清地图构建的流式映射网络

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-24T00:00:00Z

本文介绍了一种名为Map Transformer的端到端框架,用于在线矢量高清地图构建。该方法采用统一的排列等价建模方法,设计了层次化查询嵌入方案,并引入了辅助的一对多匹配和密集监督,以提高地图元素学习的效果。实验结果表明,该方法能够处理任意形状的地图元素,并在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。通过提供的代码和演示,有助于进一步研究和应用。

MapTRv2: 在线矢量高清地图构建的端到端框架

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-10T00:00:00Z
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