主页：homepage
参考代码：P-MapNet

动机与出发点
在感知系统中引入先验信息是可以提升静态元素感知网络的上限的，这篇文章对SD地图采用栅格化表示（也就是图像形式），之后用CNN网络去抽取栅格化SD地图的信息，将其作为BEV特征优化时额外信息的来源（也就是做key和val）。其实还有一种SD地图表示的方法，那就是向量化描述，目前现有的文献还没有对这两种模态表示更好做过细致分析。感知的终极目的时在线构建高精地图，而感知+地图的结果只能说是在鲁棒性、稳定性上好于纯视觉的方案，对此这篇文章设计了一个refine网络，这个网络通过自监督学习（也即是MAE自编码）的方式学习栅格化的HDMap，这样使得网络参数中隐式编码了HDMap的信息。再用这个自监督得到的网络用视觉+SDMap的结果作为输入去fine-tune得到最后结果。虽然这个隐式编码能够带来一定性能提升，但是没有将静态元素信息很好挖掘。

整体pipeline
文章的方法可以看作是两阶段优化，第一阶段视觉+SDMap得到初步感知结果，第二阶段通过在HDMap预训练过的网络上finetune，整体结构见下图：

静态元素感知
1）视觉+SDMap的视觉感知
对于这一部分感知任务它首先会使用CNN网络将栅格化之后的SDMap进行编码，之后送到transformer-layer中去做cross-attn，也就是下图中的前半部分。

BEV特征（上图中展示的BEV特征应该是经过PV2BEV之后的，因为并未看到与图像特征做交互）通过cross-attn之后相当于就是引入到道路先验，之后再经过预测网络得到初步感知结果。

2）初始感知结果上finetune
这里优化的过程可以划分为两个步骤：

Step1：预训练
使用栅格化之后的HDMap做MAE自编码预训练，这样使得网络参数中隐式学习到了静态元素的信息。这里MAE中mask的设置文中给出了两种方式：random mask和grid-based mask，第一种是在图上按照$20\ast 20$像素为格子大小间隔做mask，第二种是从多种（$20\ast 20，20\ast 40，25\ast 50，40\ast 80$）格子大小选择一个尺寸然后按照50%的概率进行随机mask。

上面的两种mask方式进行比较，有如下结果

Step2：初始结果上的finetune
在Step1中通过预训练的方式得到网络初始参数，那么以感知初始结果作为输入使用预训练参数进行finetune，就可以依据HDMap中的先验信息去进一步优化感知的结果。下面列举了不同感知距离下，初始感知结果和finetune之后结果的性能比较：

实验结果
nuscenes val上的结果比较：

远距离下的性能比较：