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English(EN) MapRF: Weakly Supervised Online HD Map Construction via NeRF-Guided Self-Training

MapRF 使用 NeRF 引导的自训练进行弱监督高清地图构建

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 MapRF，一个新颖的框架，仅使用 2D 图像标签为自动驾驶系统构建高清 (HD) 地图。这种弱监督方法利用神经辐射场 (NeRF) 生成伪标签，然后通过自训练迭代地精炼地图网络。一个关键组件，Map-to-Ray Matching，有助于将地图预测与相机射线对齐以减少误差。在 Argoverse 2 和 nuScenes 数据集上的实验表明，MapRF 实现了与完全监督方法相当的性能，使得高清地图构建更具可扩展性和成本效益。 AI

影响 通过减少对昂贵 3D 注释的依赖，使自动驾驶的高清地图构建更具可扩展性和成本效益。

排序理由 详细介绍高清地图构建新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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MapRF 使用 NeRF 引导的自训练进行弱监督高清地图构建

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hongyu Lyu, Thomas Monninger, Julie Stephany Berrio Perez, Mao Shan, Zhenxing Ming, Stewart Worrall ·

    MapRF：通过NeRF引导的自训练进行弱监督在线高清地图构建

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