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参考代码：BeMapNet
1. 概述
介绍：对于高精地图中关于地面车道线相关检测这篇文章提出了一种基于贝塞尔曲线的多片段检测方式，也就是将一条车道线划分称为不同的片段，并对这些片段使用贝塞尔曲线拟合，这样可以减少由于曲线本身复杂而导致单条贝塞尔曲线的学习难度，并且表达的曲线更加准确。同时为了提升地面车道元素的感知性能，在感知头部分还提出了Point-Curve-Region Loss，它由多种loss联合组成用于在多个维度下帮助网络收敛。同时还在bev维度上添加语义分割分支和实例分割分支用于帮助网络收敛。这个方法整体是构建在transformer网络之上的，从bev特征图构建、实例分割和最后贝塞尔曲线拟合都是，因而计算开销也是相对较大的，而且文章实验设置的感知范围是左右10米前后30米，整体感知距离不是很远。此外文章设计了完备消融实验，对涉及到的超参数进行仔细对比，有这篇文章工作感兴趣的伙伴可以重点关注一下。
在下图中比较了文章的多片段贝塞尔曲线与单贝塞尔曲线拟合结果之间的差异：
可以从上图中看到多片段的贝塞尔曲线对扭曲形状的车道线拟合效果更好，但是这里就需要确定曲线分段的标准和具体做法，不过遗憾的是目前该方法还未开源，等开源之后再对该部分实现进行探究。
2. 方法设计
2.1 整体pipeline
在下图中详细展示了文章算法的结构：
在上图中展示算法的核心组成部分：
- 1）bev特征转换模块：使用bev query实现bev特征图构建，并在这个特征图上添加语义分割辅助分支
- 2）贝塞尔曲线实例模块：这部分输出一条完整的车道线区域，也是通过query的形式得到，query经过transformer之后作为单个实例的动态表达参数这样便可与输入特征一起得到车道实例mask，这部分实例mask也是添加的辅助分支
- 3）贝塞尔曲线拟合：这里会预测一个车道实例包含贝塞尔曲线片段的个数、对应控制点和offset偏差
首先需要确认贝塞尔曲线和polyline两种建模方式的性能比较：
在这篇文章给出的结果是贝塞尔曲线的结果是好于polyline的，这个与之前方法LaneGAP，Lane Graph as Path给出的结论不太一致，不过这两篇对贝塞尔曲线的用法也不相同，需要根据实际实验结果进行选择。
2.2 bev特征转换
这里特征转换使用bev query构建，在之前的PETR方法中使用相机的内外参数构建了特征的位置编码 f c p e f_c^{pe} fcpe，对于图像特征上的点依据内外参构建的映射关系为：
d ⋅ A − 1 ⋅ p c f i = K i ⋅ T i ⋅ p c w d\cdot A^{-1}\cdot p_c^{f_i}=K^i\cdot T^i\cdot p_c^w d⋅A−1⋅pcfi=Ki⋅Ti⋅pcw
除此之外，还通引入bev空间的位置编码 f b p e f_b^{pe} fbpe，而bev空间到bev特征的变换需要一个尺度变化因子 K \mathcal{K}
版权声明：本文标题：BeMapNet：End-to-End Vectorized HD-map Construction with Piecewise Be ́zier Curve——论文笔记 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dianzi/1728396967a1157122.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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