[HDMap] HDMapNet (ICRA'22) - 이미지로부터 HDMap을 생성하기

Title

HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation Framework (ICRA’22)

• Paper link
• Codes

---

Motivation

• HD semantic map을 생성하는 기존의 방법은 manually하게 annotation이 필요한 과정이 많음
• 따라서 이를 개선하기 위해 on-board sensor (surrounding camera + lidar)를 이용해 vectorized local semantic map을 생성하는 framework 제안

• Ego vehicle의 정확한 pose를 추정하는 것은 non-linear least-square 문제임을 지적 

---

Methodology

• Image encoder : Surrounding image에서 ego vehicle coordinate로 변환
• Point encoder : PointPillar 인코더 사용
• BEV encoder

---

Experiments

Metrics

• nuScenes dataset으로 semantic map segmentation & instance detection에 대해 성능 측정
• Metrics : 직접 propose
  • Semantic metrics
    • Eulerian metrics : Dense representation of shapes(curves rasterized on a grid) 사이의 IOU(Intersection-over-union)
    • Lagrangian metrics : 점으로 구성된 curve들 사이 spatial distance를 측정 (Chamfer Distance 사용)
  • Instance metrics
    • Average Precision
      
• 기존의 HD map generation 모델들과 결과 비교