weixin_44711102的博客

MapTR 模型正是在这样的背景下应运而生，它通过端到端的 Transformer 架构，矢量化建模，实现了高效、准确的在线矢量化地图构建。本文将从模型创新、各模块的概念（包括为何需要该模块、作用及其工作机制）、代码实现细节和实验效果等多个角度，带大家深入解析 MapTR 模型。

无图感知在线建图VectorMapNet模型详解。VectorMapNet 是一种用于在线构建矢量化地图的深度学习模型。VectorMapNet 为在线生成高精地图提供了新的视角，其方法不仅减少了人工后处理步骤，还兼顾了精度与效率。通过端到端矢量化地图学习；利用多段线作为地图原语；分阶段（检测 + 生成）建模，避免了后处理等多优势多创新，非常建议大家去看看原文和源码进行更深入的学习，欢迎一起探讨。

HDMapNet 是一个在线高清地图构建模型，其核心思想在于利用深度神经网络从多模态传感器数据中直接预测鸟瞰视角（BEV）下的地图元素，如车道线、道路边界和人行横道等。传统方法大多依赖栅格化表示和繁琐的手工标注，而 HDMapNet 则采用矢量化的地图表示，既节省存储又便于下游任务的处理，从而大幅提升了实时性和精度。