MapTRv2: 온라인 벡터화된 HD 맵 구축을 위한 엔드투엔드 프레임워크

고해상도(HD) 지도는 주행 환경의 풍부하고 정확한 정적 정보를 제공하며, 자율 주행 시스템에서 계획을 위한 기본적이고 필수적인 구성 요소로 작용합니다. 본 논문에서는 \textbf{Map} \textbf{TR}ansformer, 온라인 벡터화된 HD 지도 생성을 위한 엔드투엔드 프레임워크를 제시합니다. 우리는 일련의 동일한 순열을 가진 점 집합으로 지도 요소를 모델링하는 통합된 순열-동등 모델링 접근법을 제안합니다(즉, \ie). 이 방법은 지도 요소의 형태를 정확히 설명하고 학습 과정을 안정화시킵니다. 또한 구조화된 지도 정보를 유연하게 인코딩하고 지도 요소 학습을 위해 계층적 이분 매칭을 수행하기 위한 계층적 쿼리 임베딩 방식을 설계하였습니다. 수렴 속도를 높이기 위해 보조적인 일대다 매칭과 밀집 감독(dense supervision)을 추가로 도입하였습니다. 제안된 방법은 임의의 형태를 가진 다양한 지도 요소를 효과적으로 처리할 수 있으며, 실시간 추론 속도로 실행되며 nuScenes와 Argoverse2 데이터셋에서 최신 성능(state-of-the-art performance)을 달성하였습니다. 풍부한 질적 결과들은 복잡하고 다양한 주행 환경에서 안정적이고 견고한 지도 생성 품질을 보여줍니다. 코드와 더 많은 데모는 \url{https://github.com/hustvl/MapTR}에서 제공되어 있어 후속 연구 및 응용에 도움이 될 것입니다.