neural_map_prior：自动驾驶领域的神经地图先验技术

neural_map_prior：自动驾驶领域的神经地图先验技术

neural_map_prior The official implementation of the CVPR2023 paper titled “Neural Map Prior for Autonomous Driving”. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_map_prior

项目介绍

neural_map_prior 是一项面向自动驾驶领域的创新技术，它通过神经地图先验（Neural Map Prior）的概念，将高清地图（HD Maps）的神经表示应用于自动驾驶系统，以提升局部地图推理性能。neural_map_prior 旨在解决自动驾驶在复杂环境中，特别是在恶劣天气条件和更远感知范围内的挑战。

项目技术分析

neural_map_prior 的技术核心在于其创新的映射范式和高效融合模块。该技术整合了全局地图维护和在线局部地图推理，通过以下技术亮点实现其功能：

1. 当前至先验注意力（Current-to-Prior Attention）：这种模块可以高效地融合全局地图和局部地图特征，确保地图信息的一致性和准确性。
2. 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）：用于进一步优化全局与局部地图特征融合，提高推理效率。
3. 易与高清地图学习方法的集成：neural_map_prior 可轻松应用于多种地图分割和检测方法，只需简单替换在线地图推理模型。

项目技术应用场景

neural_map_prior 的应用场景广泛，特别是在以下方面表现出色：

• 恶劣天气条件：在雨、雾等恶劣天气条件下，自动驾驶系统面临感知困难，neural_map_prior 通过提供准确的地图信息，辅助系统做出正确决策。
• 远距离感知：在需要长距离感知的场合，neural_map_prior 可以帮助自动驾驶系统提前识别道路情况，提高反应时间。

项目特点

neural_map_prior 的特点在于其创新的映射范式和高效的融合模块，以下是该项目的主要特点：

1. 全局与局部地图融合：neural_map_prior 提供了一种全新的映射范式，将全局地图维护与在线局部地图推理相结合。
2. 高效融合模块：通过当前至先验注意力和门控循环单元，实现了高效的特征融合。
3. 内存高效的稀疏地图块：项目采用了一种内存高效的方法来存储城市规模高清地图的神经表示，降低了存储和计算成本。

以下是关于neural_map_prior项目的技术细节和应用效果：

技术细节

neural_map_prior 的架构包括多个模块，其核心架构图如下所示：

应用效果

在nuScenes 数据集上，neural_map_prior 与BEVFormer等模型结合，实现了以下性能提升：

| 模型配置 | 模态 | 分隔符 | 交叉点 | 边界 | 全部(mIoU) | 检查点链接 | |----------------------------------------|-------|--------|--------|------|------------|-------------------------------------------------| | BEVFormer | 相机 | 49.20 | 28.67 | 50.43 | 42.76 | model | | BEVFormer + NMP | 相机 | 54.20 | 34.52 | 56.94 | 48.55 | model |

通过以上数据可以看出，neural_map_prior 显著提升了自动驾驶系统在高清地图推理的性能。

neural_map_prior 作为一项前沿的自动驾驶技术，具有巨大的潜力，未来有望在自动驾驶领域发挥重要作用。其高效的地图融合策略和创新的映射范式，为自动驾驶系统提供了一种新的视角和解决方案。

neural_map_prior The official implementation of the CVPR2023 paper titled “Neural Map Prior for Autonomous Driving”. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_map_prior