LetsMap：用于标签高效语义BEV建图的无监督表示学习

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2405.18852 代码链接：http://letsmap.cs.uni-freiburg.de/ 摘要 本文介绍了LetsMap：用于标签高效语义BEV建图的无监督表示学习。语义鸟瞰图（BEV）为自动驾驶中的各种决策任务提供了具有强大遮挡推理的丰富表示。然而，大多数BEV建图方法采用了完全监督的学习范式，该范式依赖于大量人工标注的BEV真值数据。本项工作通过提出首个无监督表示学习方法来解决这一局限性，该方法以标签高效的方式从单目前视（FV）图像中生成语义BEV图。本文方法预训练网络，以无监督方式使用两个不相交的神经路径来独立推理场景几何结构和场景语义，然后仅使用BEV中的一小部分标签对语义BEV建图任务进行微调。本文通过利用FV图像的空间和时间一致性来学习场景几何结构 ………………………………