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| 本文作者： 張偉 | 2018-06-21 15:42 |
今年的 CVPR，百度是鉆石贊助商，所以會場中的很多標牌上都有這家中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭的身影。而且，在大會展覽區(qū)，百度也有自己的展臺，但這一次是其計算機視覺部門用來招攬人才的。
雖然雷鋒網(wǎng)新智駕并沒有在展區(qū)發(fā)現(xiàn)百度 Apollo 的蹤跡，但作為自動駕駛領域的重要玩家，他們又怎么會缺席這場囊括了全球自動駕駛領域幾乎所有頭部企業(yè)的 CVPR 大聚會呢？
百度 Apollo 在 CVPR 2018 上主要做了兩件事情：
其一，聯(lián)合 UC Berkeley 舉辦了一場自動駕駛研討會（Workshop on Autonomous Driving-WAD）。這事兒他們在今年 3 月份就做了預告，當時百度 Apollo 宣布正式加入 UC Berkeley DeepDrive 深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并發(fā)布自動駕駛數(shù)據(jù)集 ApolloScape。
其二，基于其自動駕駛數(shù)據(jù)集 ApolloScape 開展了主題為“視頻場景解析”的挑戰(zhàn)賽（Video Segmentation Challenge），并且事先在知名機器學習競賽平臺 Kaggle 上招募了參賽者進行比拼，一共吸引到 145 支國內(nèi)外隊伍參與。目前，挑戰(zhàn)賽的結果已經(jīng)出爐，來自國內(nèi)的曠視科技拿下頭名，分享總額為 2500 美元獎金中的 1200 美元。
先來看看這場自動駕駛研討會。
百度 Apollo 這次與 UC Berkeley 一道把很多人工智能以及自動駕駛領域的大咖聚集在了一起，包括特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy、KITTI 數(shù)據(jù)集創(chuàng)始人 Andreas Geiger、Lyft 工程副總裁 Luc Vincent、Waymo 技術主管 Congcong Li 和 Chen Wu、Uber 自動駕駛部門（ATG）主管 Raquel Urtasun 以及 UC Berkeley 教授兼 BDD（Berkeley DeepDrive）研究中心副主任 Kurt Keutzer 等等重量級人物。
這些人討論的問題主要還是關于自動駕駛的未來發(fā)展以及如何促進產(chǎn)業(yè)界與學術界的深入溝通。當然，自動駕駛?cè)瞬诺呐囵B(yǎng)和輸送肯定是避不開的話題。
這一次百度 Apollo 力推的是其今年 3 月發(fā)布的自動駕駛數(shù)據(jù)集 ApolloScape。
據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕了解，該數(shù)據(jù)集已經(jīng)開放了 14.7 萬幀的像素級語義標注圖像，包括感知分類和路網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)十萬幀逐像素語義分割標注的高分辨率圖像數(shù)據(jù)，以及與其對應的逐像素語義標注， 并將進一步涵蓋更復雜的環(huán)境、天氣和交通狀況，添加更多的傳感器來擴充數(shù)據(jù)的多樣性。
按照百度 Apollo 方面的說法，ApolloScape 的標注精細度已經(jīng)超過同類型的 KITTI、Cityscapes 數(shù)據(jù)集，也超過 UC Berkley 最新發(fā)布的 BDD100K 數(shù)據(jù)集。當然，這一說法是真是假只有使用過該數(shù)據(jù)集的開發(fā)者才有資格評判。
*自動駕駛公開數(shù)據(jù)集比較（*表示第三方標注不計算在內(nèi)）
再來看看“視頻場景解析”挑戰(zhàn)賽。
CVPR 每年都會有相關的挑戰(zhàn)賽在會議期間舉行，這一次，CVPR 官方挑選了 4 項挑戰(zhàn)賽在 Kaggle 平臺上線，吸引參賽團隊進行挑戰(zhàn)。其中，基于 UC Berkley 發(fā)布的 BDD100K 數(shù)據(jù)集要舉辦 3 項挑戰(zhàn)；而基于 ApolloScape 自動駕駛數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)則有 1 項，就是“視頻場景解析”挑戰(zhàn)賽。
雷鋒網(wǎng)新智駕從這項挑戰(zhàn)賽的官網(wǎng)查閱到的信息顯示，這項比賽上線已經(jīng)半個多月的時間，一共吸引了 145 支國內(nèi)外隊伍參賽，其中，來自國內(nèi)的曠視科技拿到了該項挑戰(zhàn)賽的第一名。據(jù)悉，挑戰(zhàn)賽獲獎隊伍會在后續(xù)進行成果分享。
雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，接下來 ApolloSpace 數(shù)據(jù)集將拓展更多類型、更多屬性的數(shù)據(jù)：通過添加紅外圖像，幫助自動駕駛算法更容易進行夜間檢測；提取更稠密的軌跡信息，用于對駕駛行為進行建模；通過眾包模式采集立體視覺的駕駛特殊事件圖像。此外，ApolloScape 未來還將增加美國的相關數(shù)據(jù)。
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