TopoMaskV2: صياغة محسنة قائمة على أقنعة النماذج للمسائل الطوبولوجية للطرق

في الآونة الأخيرة، أصبح الخط الوسطي تمثيلاً شائعاً للمسارات نظراً لفوائده في حل مشكلة طوبولوجيا الطريق. لتعزيز التنبؤ بالخط الوسطي، قمنا بتطوير منهجية جديدة تُسمى TopoMask. على عكس الطرق السابقة التي تعتمد على النقاط الرئيسية أو الطرق المعلمة، يستخدم TopoMask صيغة قائمة على أقنعة النماذج الفردية مترافقة مع هندسة متغير التحويل القائمة على الانتباه المقنع (masked-attention-based transformer). نقدم تمثيل تسمية بأربع اتجاهات لتوفير معلومات التدفق للأقنعة الفردية ونصمم تقنية ما بعد المعالجة المقابلة لتحويل الأقنعة إلى خطوط وسطية. بالإضافة إلى ذلك، نوضح أن صيغة أقنعة النماذج الفردية توفر معلومات مكملة للانحدارات المعلمة بيزير (parametric Bezier regressions)، وأن دمج كلا الإخراجين يؤدي إلى تحسين أداء الكشف والطوبولوجيا. علاوة على ذلك، نحلل نقاط الضعف في فرضية العمود في تقنية Lift Splat ونكيف تكويناً ذا سلة ارتفاعات متعددة (multi-height bin configuration). تظهر النتائج التجريبية أن TopoMask يحقق أفضل الأداء الحالي في مجموعة بيانات OpenLane-V2، حيث ارتفع الأداء من 44.1 إلى 49.4 لـ Subset-A ومن 44.7 إلى 51.8 لـ Subset-B في أساس الخطوط الوسطية V1.1 OLS.