軌跡生成路網論文研讀：Learning to Generate Maps from Trajectories
本文入選AAAI 2020 傳統路網生成的方法分爲三類：聚類/軌跡順序掃描合併/密度。前兩者基於點生成的line，在低採樣頻率時出現「僞捷徑」，且無法處理平行道路。第三類基於點雲，可以處理低採樣頻率，但是無法區分平行道路。 本文提出deepMG模型生成路網，可以處理不同頻率的軌跡點，且在拓撲中區分平行道路。 deepMG包含兩個部分： 1.幾何轉換：T2RNet，提取兩類軌跡特徵作爲輸入，送入T2
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