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寫在前面 & 筆者的個人理解

北理工和元戎啟行的工作PriorMapNet！在線高精地圖構建對于自動駕駛中的后續預測和規劃任務至關重要。遵循MapTR范式，最近的工作取得了不錯的結果。然而在主流方法中，參考點是隨機初始化的，導致預測和GT之間的匹配不穩定。為了解決這個問題，我們引入PriorMapNet來增強在線高精地圖的構建。具體來說提出了PPS解碼器，它為參考點提供了位置和結構先驗。根據數據集中的地圖元素進行擬合，先驗參考點降低了學習難度，實現了穩定的匹配。此外，我們提出了PF編碼器，利用BEV特征先驗來增強圖像到BEV的轉換。此外，我們提出了DMD交叉注意，它分別沿多尺度和多樣本解耦交叉注意力，以提高效率。我們提出的PriorMapNet在nuScenes和Argoverse2數據集上的在線矢量化高精地圖構建任務中實現了最先進的性能。

總結來說，本文的主要貢獻如下：

• 我們通過將特征、位置和結構先驗集成到編碼器和解碼器中，引入了一種新的基于先驗的在線高精地圖構建框架。
• 提出了DMD交叉注意，它分別沿多尺度和多樣本解耦交叉注意力，以提高效率。
• 在nuScenes和Argoverse2數據集上的在線矢量化高精地圖構建中實現了SOTA性能，展示了高性能和泛化能力。

相關工作回顧

在線高精地圖

與傳統的離線高精地圖構建方法不同，最近的研究使用車載傳感器構建在線高精地圖。早期的方法將地圖構建作為分割任務，預測BEV空間中的光柵化地圖。HDMapNet通過后處理將這些光柵化地圖進一步轉換為矢量化地圖。

VectorMapNet引入了第一個端到端的矢量化地圖模型，使用DETR解碼器檢測地圖元素，并使用自回歸變換器優化結果。因此，MapTR和MapTRv2設計了一種具有實例點級分層查詢嵌入方案的單階段地圖構建范式。后來提出的主流方法遵循了這一流程，改進的重點是增強查詢和外部功能的交互。InsMapper和HIMap進一步探索了實例和點之間的相關性，并改進了查詢中的交互。MapQR在實例級查詢中隱式編碼點級查詢，并嵌入查詢位置，如Conditional DETR。盡管有上述發展，但這些方法隨機初始化參考點，導致匹配不穩定。為了解決這個問題，我們的PriorMapNet引入了先驗來增強匹配穩定性。

高精地圖先驗的引入

先驗為地圖構建提供了有效的初始化，降低了模型學習的難度。我們將先驗分為兩類：語義先驗和位置和結構先驗。對于先驗語義，MGMap提出了Mask Active Instance（MAI），它學習地圖實例分割結果，并為實例查詢提供語義先驗。Bi-Mapper設計了一個雙流模型，使用全局和局部視角的先驗來增強語義圖學習。對于先驗位置和結構，Topo2D（Li等人，2024a）使用2D車道檢測結果作為先驗來初始化查詢。SMERF和P-MapNet引入了標準地圖（SDMap）作為地圖構建的位置和結構先驗。然而，上述方法依賴于額外的模塊，增加了計算復雜度。相比之下，PriorMapNet使用離線聚類地圖元素作為位置和結構先驗，在不增加額外計算消耗的情況下提高了性能。

地圖構建中的Image-to-BEV Encoder

地圖構建通常依賴于BEV特征，該特征由編碼器從圖像中轉換而來。編碼器有兩種類型：自下而上和自上而下。自下而上的編碼器將圖像提升到3D，并使用voxel pooling生成BEV特征。自頂向下編碼器生成包含3D信息的BEV查詢，并使用變壓器提取圖像特征以進行BEV查詢。然而，由于查詢是隨機初始化的，單層編碼器的精度較低，多層編碼器帶來了更高的計算復雜度。為了克服這些局限性，我們使用先驗特征增強了BEV查詢。

PriorMapNet方法詳解

概覽

PriorMapNet網絡結構如圖3所示。主要包含四個部分Backbone、PF-Encoder、PPS-Decoder和Prediction Output。

Decoder with Prior Position and Structure

PPS-Decoder如圖4c所示。結合隨機初始化參考點的MapTRv2和僅提供語義先驗而不提供位置信息的MGMap，PPS-Decoder通過位置和結構先驗增強參考點，提供“good anchor”來提高準確性和匹配穩定性。

PPS-Decoder包含多個級聯的解碼器層，用于迭代地優化分層查詢和參考點。分層查詢由實例級查詢和點級查詢組成，它們通過broadcasting組合在一起：

參考點用先前的位置和結構進行初始化。為了擬合數據集中地圖元素的分布，我們使用K-Means對地圖元素進行聚類，并提取第一個Npri元素的位置信息，如圖2所示。聚類和抽象是由離線完成的，確保在推理過程中沒有額外的計算負擔。在訓練和推理過程中，一些參考點獲得了擬合的位置和結構先驗（稱為先驗參考點，而其余的參考點仍然來自可學習的參數（稱為可學習參考點，參考點的組合集表示為R）。

為了嵌入查詢位置，參考點在DAB-DETR之后用正弦位置進行編碼。查詢位置嵌入實現如下：

線性層的參數不在解碼器層之間共享。PE（·）在坐標上單獨計算，位置嵌入沿著特征通道連接：

參考點和位置嵌入在PPS解碼器層之間進行更新。在每一層中，自我關注和交叉關注機制使用以下輸入進行QKV和參考點：

先驗參考點適合數據集中地圖元素的位置和結構分布，這有助于查詢專注于學習與參考點的偏移。此外，我們維護了可學習參考點，以捕獲和表示與典型位置和結構模式不同的地圖元素。自注意力使先前參考點和可學習參考點之間能夠相互作用，減少冗余檢測，提高整體檢測精度。

Encoder with Prior Feature

PF編碼器通過BEV特征先驗增強了圖像到BEV的轉換。PF編碼器建立在自上而下編碼器（如BEVFormer和GKT）的基礎上，利用BEV特征作為查詢，通過交叉注意力提取相關圖像特征。

我們首先使用LSS將圖像特征轉換為初始化的BEV特征，然后將其用作BEV查詢先驗，在單層BEVFormer編碼器中進行優化。在MGMap之后，BEV特征通過EML Neck下采樣到多尺度。

為了更好地聚合來自同一映射元素的特征，有必要吸收同一實例的嵌入并區分不同實例的嵌入。因此，我們引入了地圖元素的判別損失，以使相同的立場更接近，并進一步分離不同的實例：

在PPS解碼器的交叉注意力層，查詢加權樣本BEV特征。PF編碼器使查詢能夠有效地聚合與同一地圖元素相關的特征，同時區分不同的地圖實例，提高地圖構建的準確性。

Decoupled Multi-Scale Deformable Attention

為了解決多尺度可變形交叉注意力（MSDA）的計算復雜性，我們提出了DMD交叉注意機制，以沿多尺度和多樣本解耦交叉注意力，如圖5b所示。

在vanilla MSDA中，每個查詢都與M尺度BEV特征交互，并在每個尺度上采樣N個點，其計算復雜度為O（M×N）：

為了提高效率，DMD交叉注意力機制將香草MSDA過程分為兩個階段：

多尺度階段在M個尺度上進行交叉注意力，每個尺度采樣一個點。多采樣階段使用多尺度階段的輸出，并專注于最大尺度特征來采樣N個點。DMD交叉注意將計算復雜度降低到O（M，N），并實現了比普通MSDA更高的性能。

實驗分析

數據集和指標

為了驗證我們提出的方法PriorMapNet的有效性，我們在廣泛使用的nuScenes數據集和Argoverse 2數據集上對其進行了評估，并將其與SOTA方法進行了比較。

nuScenes數據集是在線矢量化高精地圖構建的標準基準，包含由六個多視圖相機和激光雷達捕獲的1000個駕駛場景，其中2D矢量化地圖元素作為地面實況。Argoverse 2專為自動駕駛的感知和預測研究而設計，包含1000個場景，每個場景15秒。由七個多視圖相機捕獲的3D矢量化地圖元素作為GT提供。

根據之前的研究，我們評估了三類地圖元素的性能：車道分隔帶、人行橫道和道路邊界。PriorMapNet的性能使用平均精度（AP）指標進行評估，如果預測與其GT之間的腔室距離在0.5、1.0和1.5米的閾值范圍內，則預測被視為TP。

主要結果

nuScenes上的結果。我們在表1中報告了nuScenes秋季集的定量結果。在相機模式下，PriorMapNet超越了之前的SOTA方法，與我們的基線MapTRv2相比，mAP提高了6.2%。在一個RTX 4090 GPU上，PriorMapNet的推斷速度為每秒13.9幀（FPS）。此外，在相機和激光雷達融合模式下，PriorMapNet達到72.9%的mAP和7.5 FPS，展現出強大的泛化能力。定性結果如圖6所示，進一步說明PriorMapNet取得了改進的結果。補充材料中顯示了更多定性結果。

Argoverse 2上的結果。我們在表2中報告了Argoverse 2 val集的定量結果。Argoverse 2提供3D地圖注釋，允許對2D和3D地圖元素進行預測。PriorMapNet在兩個維度上都超越了之前的SOTA方法，2D地圖元素的mAP為72.0%，3D地圖元素的mAP為69.9%，推理速度為12.6 FPS。實驗結果證明了我們方法的可推廣性。

擴大BEV范圍的結果。我們在nuScenes驗證集上對擴大的BEV范圍進行模型訓練和評估，如表3所示。BEV網格的尺寸保持在[0.3m，0.3m]。為了驗證我們方法的魯棒性，我們相應地增加了地圖元素的先驗聚類和位置范圍。其他設置與原始模型保持一致。實驗結果表明，PriorMapNet在擴大BEV范圍方面保持了優勢。值得注意的是，在100×50m的范圍內，我們的方法形成了SOTA方法SQD MapNet，該方法集成了stream策略。

消融實驗

結論

本文引入PriorMapNet，利用先驗知識增強在線矢量化高精地圖構建。為了解決不穩定匹配的問題，我們提出了PPS解碼器，該解碼器提供了從數據集中預先聚類的位置和結構參考點。為了有效地嵌入邊界元特征，我們提出了PF編碼器，該編碼器利用邊界元特征先驗增強圖像到邊界元的轉換，并利用判別損失來改善映射元素嵌入的聚合。為了降低計算復雜度，我們提出了DMD交叉注意，它分別沿多尺度和多樣本執行交叉注意力。我們提出的PriorMapNet在nuScenes和Argoverse2數據集上實現了最先進的性能。局限性和未來的工作。盡管我們開發了在線矢量化高精地圖構建，但在未來的工作中需要解決幾個局限性。首先，我們的地圖元素先驗只包含位置信息，缺乏語義信息，這限制了查詢的交互和優化。其次，我們的方法僅依賴于單幀傳感器輸入，構建時間和空間連續地圖元素的表示。