GeoReFormer：レーンセグメント検出とトポロジー推論のためのジオメトリ認識型リファインメント

概要: 自動運転における構造化されたオンライン地図構築では、正確な3Dレーンセグメント検出とトポロジー推論が不可欠です。近年、トランスフォーマーベースの手法はこのタスクをクエリベースの集合予測として定式化していますが、概ねは小型の物体検出向けに元々開発されたデコーダ設計をそのまま継承しています。しかし、レーンセグメントは有向グラフに埋め込まれた連続的なポリラインであり、汎用的なクエリ初期化や制約のない洗練（リファインメント）では、この幾何学的および関係的な構造が明示的に符号化されません。そこで本研究では、GeoReFormer（Geometry-aware Refininement Transformer）を提案します。GeoReFormerは、トランスフォーマーデコーダ内部に幾何学とトポロジーに配慮した帰納バイアスを直接埋め込む、統一されたクエリベースのアーキテクチャです。GeoReFormerは、構造化されたクエリ初期化のためのデータ駆動型の幾何学的事前知識、安定したポリライン変形のための境界付き座標空間での洗練、そして関係的文脈を選択的に統合するためのクエリごとのゲート付きトポロジー伝播を導入します。OpenLane-V2ベンチマークにおいて、GeoReFormerは34.5%のmAPで最先端の性能を達成し、強力なトランスフォーマー基線に比べてトポロジーの一貫性も向上させています。これにより、明示的に幾何学的および関係的構造を符号化することの有用性が示されます。