TopoMaskV2: 道路トポロジー問題のための強化されたインスタンスマスクベースの定式化

最近、車線の表現として中心線が注目を集めています。これは、道路トポロジー問題を解決する際の利点によるものです。中心線予測を向上させるために、私たちは新しい手法であるTopoMaskを開発しました。従来のキーポイントやパラメトリックな方法に依存する手法とは異なり、TopoMaskはインスタンスマスクベースの定式化とマスクアテンションベースのトランスフォーマー構造を利用しています。私たちは、マスクインスタンスにフロー情報を豊かに加えるための四方向ラベル表現を導入し、それに応じたマスクから中心線への変換のための後処理技術を設計しました。さらに、インスタンスマスク定式化がパラメトリックなベジエ回帰に補完的な情報を提供することを示し、両方の出力を融合することで検出性能とトポロジー性能が向上することを確認しました。また、Lift Splat技術におけるピラー仮定の欠点を分析し、複数高さビン構成を適応させました。実験結果によると、TopoMaskはOpenLane-V2データセットで最先端の性能を達成しており、V1.1 OLS基準においてSubset-Aでは44.1から49.4へ、Subset-Bでは44.7から51.8へと向上しています。