Core Concepts
高精度(HD)マップの効率的な構築方法を提案する。
Abstract
自動運転システムにおける高精度(HD)マップは重要であり、EAN-MapNetはアンカー近隣を使用してHDマップを効率的に構築する手法を提案している。この手法は、物理的位置特徴をクエリユニットに統合し、グループ化されたローカルセルフアテンション(GL-SA)を導入して計算量を削減しながら豊富な特徴の相互作用を促進する。nuScenesデータセットでの実験では、EAN-MapNetは24エポックのトレーニング後に63.0 mAPの最先端性能を達成し、メモリ消費量も基準と比較して8198M削減されている。
Stats
EAN-MapNetは24エポックのトレーニング後に63.0 mAPの性能を達成した。
メモリ消費量が8198M削減された。