高精度地图语义分割的扩散模型增强

核心概念

本文提出了一种名为DiffMap的新方法,利用潜在扩散模型来学习地图的结构先验,从而增强传统的地图分割模型。该方法可以作为任何地图分割模型的辅助工具,其预测结果在短距离和长距离检测场景中都有显著改善。

摘要

本文提出了DiffMap,这是一种利用潜在扩散模型学习地图结构先验的新方法,以增强传统的地图分割模型。主要包括以下内容:

1. 基线模型:采用BEV编码-解码范式,编码器提取输入数据(LiDAR和/或相机数据)的特征,解码器(分割头)将高维特征表示映射到相应的分割图。

2. DiffMap模块:DiffMap模块作为解码器集成到基线框架中。它包括两部分:一是使用VQVAE对地图分割的ground truth进行编码压缩到潜在空间;二是在潜在空间中进行扩散和去噪过程。在去噪过程中,将BEV特征作为条件控制变量引导生成过程。

3. 训练和推理:在训练时,优化目标包括扩散模型的重建损失以及基线模型的辅助监督损失。在推理时,从噪声开始进行迭代去噪,得到最终的分割结果。

实验结果表明,DiffMap在短距离和长距离检测场景中都能显著提高地图分割的性能,有效纠正了基线模型存在的结构问题,如分割结果中的间断分隔线、模糊的人行横道和不规则的边界等。

统计

在0-30米范围内,DiffMap的车道分隔线、人行横道和边界的IoU分别为54.3%、41.4%和59.5%,相比基线模型分别提高了9.0%、4.1%和7.8%。
在30-60米范围内,DiffMap的车道分隔线、人行横道和边界的IoU分别为43.3%、29.1%和43.1%,相比基线模型分别提高了6.3%、0.5%和0.5%。
在60-90米范围内,DiffMap的车道分隔线、人行横道和边界的IoU分别为31.3%、21.2%和30.1%,相比基线模型分别提高了0.6%、3.1%和4.5%。

引用

"本文提出了一种名为DiffMap的新方法,利用潜在扩散模型来学习地图的结构先验,从而增强传统的地图分割模型。"
"DiffMap可以作为任何地图分割模型的辅助工具,其预测结果在短距离和长距离检测场景中都有显著改善。"
"实验结果表明,DiffMap有效纠正了基线模型存在的结构问题,如分割结果中的间断分隔线、模糊的人行横道和不规则的边界等。"

从中提取的关键见解

DiffMap: Enhancing Map Segmentation with Map Prior Using Diffusion Model

by Peijin Jia,T... 在 arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02008.pdf

更深入的查询

如何将DiffMap的思路扩展到直接构建矢量化的高精度地图

DiffMap的思路可以扩展到直接构建矢量化的高精度地图，通过将DiffMap中的Latent Diffusion Model（LDM）与矢量化地图构建相结合。首先，可以利用LDM的生成模型能力，将高清晰度地图的结构先验信息转化为矢量化表示。这样，模型可以学习地图元素的结构特征，并在生成地图时直接输出矢量化的表示，而不是像传统的像素级地图一样。通过这种方式，可以更有效地构建高精度地图，使其更适合于自动驾驶等应用。

如何在DiffMap中融入标准定义(SD)地图等先验信息,进一步增强其性能

要在DiffMap中融入标准定义（SD）地图等先验信息，可以通过将SD地图信息作为条件输入，指导DiffMap模型的生成过程。首先，可以将SD地图信息编码成适当的格式，然后将其与DiffMap中的BEV特征一起作为条件输入。这样，模型可以在生成地图时考虑SD地图中的结构信息，从而进一步增强地图的准确性和一致性。通过结合SD地图等先验信息，DiffMap可以更好地理解地图的语义信息，提高地图构建的性能。

DiffMap是否可以应用于其他感知任务,如多智能体运动预测等

DiffMap的思路可以应用于其他感知任务，如多智能体运动预测等。通过将DiffMap中的Latent Diffusion Model（LDM）应用于其他感知任务，可以利用LDM的生成模型能力来捕获任务中的结构先验信息。在多智能体运动预测中，可以将多智能体的运动状态作为条件输入，指导LDM模型生成更准确的多智能体运动预测结果。通过这种方式，DiffMap的思路可以扩展到各种感知任务，提高模型在复杂环境下的性能和泛化能力。