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作者们提出了一种有效构建高清地图的方法（MapTR），该地图为自动驾驶系统的规划提供丰富且精确的环境信息。这是一种结构化端到端变换器，用于高效在线矢量化地图构建。作者提出了一种统一的置换等价建模方法，即将地图元素建模为一个具有一组等价置换的点集，这准确地描述了地图元素的形状并稳定了学习过程。他们设计了一种分层查询嵌入方案，以灵活地编码结构化地图信息，并对地图元素学习进行分层二分匹配。在nuScenes数据集上，与现有的基于相机输入的矢量化地图构建方法相比，MapTR实现了最佳性能和效率。特别是，MapTR-nano在RTX 3090上以实时推理速度运行（25.1 FPS），比现有的最先进的基于相机的方法快8倍，同时实现了5.0倍的mAP提高。与现有的最先进多模态方法相比，MapTR-nano实现了0.7倍的mAP的提高，而MapTR-tiny实现了13.5倍的mAP的提高和3倍的推理速度。丰富的定性结果显示，MapTR在复杂和各种驾驶场景中保持了稳定且鲁棒的地图构建质量。MapTR在自动驾驶领域具有重要的应用价值。

代码：https://github.com/hustvl/MapTR

论文：https://arxiv.org/pdf/2208.14437

一 相关介绍

高清地图（HD地图）是专门为自动驾驶而设计的高精度地图，由地图元素的实例级别的矢量化表示（包括行人横道、车道分隔线、道路边界等）组成。HD地图包含了道路拓扑和交通规