SOTA！MapTRv2：实时矢量化高精地图构建新方案（地平线最新）

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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具有一组等价置换的点集，它准确地描述了地图元素的形状，并稳定了学习过程，它以实时推理速度运行，并在nuScenes和Argoverse2数据集上实现了SOTA的性能。已开源。

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论文：MapTRv2: An End-to-End Framework for Online Vectorized HD Map Construction
开源地址：https://github.com/hustvl/MapTR

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高精地图提供了丰富而精确的驾驶场景静态环境信息，是自动驾驶系统规划的重要组成部分。在本文中，作者提出了Map TRansformer，一种用于在线矢量化高精地图构建的端到端框架。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具有一组等价置换的点集，它准确地描述了地图元素的形状，并稳定了学习过程。设计了一种分层query嵌入方案，对结构化地图信息进行灵活编码，并对地图元素学习进行分层二分匹配。为了加快收敛速度，进一步引入了辅助的一对多匹配和密集监督。所提出的方法很好地处理了具有任意形状的各种地图元素。它以实时推理速度运行，并在nuScenes和Argoverse2数据集上实现了SOTA的性能。丰富的定性结果表明，在复杂多变的驾驶场景中，地图构建质量稳定稳健。

MapTRv2贡献总结如下：

• 提出了一种统一的地图元素置换等价建模方法，即将地图元素建模为具有一组等价置换的点集，它准确地描述了地图元素的形状，并稳定了学习过程。

• 基于新的建模，提出了一个结构化的端到端框架，用于高效的在线矢量化高清地图构建。设计了一种分层查询嵌入方案，对实例级和点级信息进行灵活编码，并对地图元素学习进行分层二分匹配。为了加快收敛速度，进一步引入了辅助一对多匹配和辅助密集监督。

• 本文方法是第一种实时和SOTA矢量化的高清地图构建方法，在复杂和各种驾驶场景中具有稳定和稳健的性能。

网络结构

MapTRv2旨在以统一的方式对高清地图进行建模和学习。HD地图是矢量化静态地图元素的集合，包括人行横道、车道分隔线、道路边界、中心线等。对于结构化建模，MapTRv2在几何上将地图元素抽象为封闭形状（如人行横巷）和开放形状（如车道分隔线）。通过沿形状边界依次采样，将闭合形状单元离散为多边形，将开放形状单元离散化为折线！

MapTRv2结构如上图所示，MapTRv2采用了编码器-解码器的范例。地图编码器将传感器输入转换为统一的BEV表示。地图解码器采用分层查询嵌入方案对地图元素进行显式编码，L堆叠的Transformer解码器层迭代地细化预测的映射元素。论文提出了几种自注意变体和交叉注意变体来有效地更新查询特征。MapTRv2完全是端到端的。该管道结构紧凑，效率高！

分层二分匹配。MapTRv2执行实例级匹配以找到最优实例级分配，并执行点级匹配以寻找最优点对点分配。基于最优实例级和点级分配，为端到端学习定义了一对一集预测损失。

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