HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

الطريق منفصل TopoFormer

Lu, Mingjie ; Huang, Yuanxian ; Liu, Ji ; Peng, Jinzhang ; Tian, Lu ; Sirasao, Ashish
الطريق منفصل TopoFormer
الملخص

فهم السيناريوهات القيادة أمر حاسم لتحقيق القيادة الذاتية. الأعمال السابقة مثل تعلم الخرائط و الكشف عن المسارات في المنظور العرضي للسيارة (BEV) تتجاهل العلاقة بين مسارات القيادة، كما أن مهام الكشف عن عناصر المرور غالبًا ما تغفل العلاقة مع خطوط المسارات. لمعالجة هذه القضايا، تم تقديم مهمة تتضمن أربع مهام فرعية: كشف عناصر المرور، كشف خطوط مركز المسارات، استدلال العلاقات بين المسارات، واستدلال العلاقات التخصيصية بين المسارات وعناصر المرور. نقدم إطار عمل Separated RoadTopoFormer لحل هذه المشكلات، وهو إطار عمل من النهاية إلى النهاية يكشف عن خط مركز المسار وعناصر المرور مع استدلال العلاقات فيما بينها. نقوم بتحسين كل وحدة على حدة لمنع التفاعل فيما بينها ونجمعها معًا بعد قليل من التعديلات الدقيقة. بالنسبة لرأسَي الكشف، اعتمدنا هيكلًا مشابهًا لهيكل DETR لاكتشاف الأشياء، ولرأس العلاقات، قمنا بتجميع خصائص المثيلين من الكاشفات الأمامية وإدخالهما في المصنف للحصول على احتمالية العلاقة. حققت المشاركة النهائية لدينا درجة 0.445 OLS، وهي تنافسية في كل من النقاط الفرعية والنقاط المجمعة.