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百度亮相CVPR2018,ApolloScape極客“世界杯”集結(jié)全球百家隊(duì)伍

隨著中國(guó)人工智能的飛速發(fā)展,中國(guó)企業(yè)及學(xué)術(shù)界人士在世界頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上扮演著越來(lái)越舉足輕重的角色。6月18日,全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)及模式識(shí)別領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議CVPR 2018(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)在美國(guó)鹽湖城召開(kāi),國(guó)內(nèi)人工智能技術(shù)領(lǐng)跑者百度作為重要支持者亮相本屆大會(huì),聯(lián)合舉辦了大會(huì)唯一一場(chǎng)自動(dòng)駕駛研討會(huì)(Workshop on Autonomous Driving-WAD)。此外,基于大規(guī)模自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集ApolloScape展開(kāi)的Video Segmentation Challenge(視頻場(chǎng)景解析挑戰(zhàn)賽)也成為本屆CVPR的最受關(guān)注的挑戰(zhàn)賽之一,集結(jié)了全球100多家高校及機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)參加。 

此次自動(dòng)駕駛研討會(huì)上行業(yè)大咖云集、干貨滿滿。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(shù)主管Congcong Li和Chen Wu、Uber自動(dòng)駕駛部門(ATG)主管Raquel Urtasun、加州大學(xué)伯克利分校教授,BDD研究中心副主任Kurt Keutzer 等重量級(jí)專家同臺(tái)交鋒,就自動(dòng)駕駛未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了前沿分享和深入探討,搭建了自動(dòng)駕駛產(chǎn)學(xué)研界溝通的橋梁。此外,ApolloScape還在6月18日晚上舉辦一場(chǎng)精致的晚宴,邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)界極具創(chuàng)新想法和實(shí)踐精神的研究人員、開(kāi)發(fā)者和合作伙伴出席,進(jìn)行進(jìn)一步的分享交流。

1.jpg

ApolloScape活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),楊睿剛,Lyft工程副總裁Luc Vincent,Gerard Medioni, 南加州大學(xué)教授/Amazon Director of Research,  Ramin Zabih, 康納爾大學(xué)教授/Computer Vision Foundation主席

自動(dòng)駕駛研討會(huì)聯(lián)合主席, 百度機(jī)器人與自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人楊睿剛教授介紹到,在自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)測(cè)試中,海量、高質(zhì)的真實(shí)數(shù)據(jù)是必不可缺的“原料”。但是,少有團(tuán)隊(duì)有能力開(kāi)發(fā)并維持一個(gè)適用的自動(dòng)駕駛平臺(tái),長(zhǎng)期的,系統(tǒng)的收集和標(biāo)注新數(shù)據(jù),因此行業(yè)亟需一個(gè)數(shù)據(jù)量充沛、標(biāo)注詳實(shí)的自動(dòng)駕駛專用數(shù)據(jù)平臺(tái)。今年3月,百度大規(guī)模自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集ApolloScape應(yīng)需開(kāi)放,致力于為全世界自動(dòng)駕駛技術(shù)研究者提供更為實(shí)用的數(shù)據(jù)資源及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)介紹,ApolloScape目前行業(yè)內(nèi)環(huán)境最復(fù)雜、標(biāo)注最精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)量最大的三維自動(dòng)駕駛公開(kāi)數(shù)據(jù)集。

2.jpg

ApolloScape 活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)

感知能力是自動(dòng)駕駛亟待攻克的方向之一,而語(yǔ)義理解則能幫助更加準(zhǔn)確地解析目標(biāo)場(chǎng)景對(duì)象。但是,圖像的語(yǔ)義標(biāo)注需要耗費(fèi)大量的財(cái)力和人力,因此業(yè)內(nèi)目前能夠用于語(yǔ)義分割的標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)極其有限。因此,被標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)量和場(chǎng)景組合成為衡量一個(gè)數(shù)據(jù)集復(fù)雜性和實(shí)用性的重要依據(jù)。目前,ApolloScape已經(jīng)開(kāi)放了14.7萬(wàn)幀的像素級(jí)語(yǔ)義標(biāo)注圖像,包括感知分類和路網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)十萬(wàn)幀逐像素語(yǔ)義分割標(biāo)注的高分辨率圖像數(shù)據(jù),以及與其對(duì)應(yīng)的逐像素語(yǔ)義標(biāo)注, 并將進(jìn)一步涵蓋更復(fù)雜的環(huán)境、天氣和交通狀況,添加更多的傳感器來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)的多樣性。并且,ApolloScape的標(biāo)注精細(xì)度上超過(guò)同類型的KITTI,Cityscapes數(shù)據(jù)量,也超過(guò)UC Berkley最新發(fā)布的BDD100K。因?yàn)閷?duì)于任何數(shù)據(jù)集,標(biāo)注數(shù)據(jù)量和場(chǎng)景組成,共同決定了數(shù)據(jù)復(fù)雜度和實(shí)際的可用性。


KITTI

Cityscapes

Mapillary

BDD100K

ApolloScape

原始的數(shù)據(jù)量

14,999

25,000

25,000

120,000,000

143,906

標(biāo)注的數(shù)據(jù)量

(矩形框級(jí)別)

14,999

無(wú)

無(wú)

100,000

無(wú)

標(biāo)注的數(shù)據(jù)量

(像素級(jí)別)

400*

5,000精確

20,000粗略

25,000

10,000

143,906

場(chǎng)景復(fù)雜度

(每張圖平均)

矩形框級(jí)別

像素級(jí)別

像素級(jí)別

矩形框級(jí)別

像素級(jí)別

人: 0.8

車: 4.1

人: 7.0

車: 11.8

未知

人: ~1.3

車: ~11.0

難度

1.1

6.2

16.9

12.7

24.0

38.1

多樣性

好/中等天氣條件

白天

50個(gè)城市

好/中等天氣條件

白天

6大洲

多樣的天氣條件

白天和夜晚

非常多樣

美國(guó)的4個(gè)區(qū)域

多樣的天氣條件

白天和夜晚

非常多樣

中國(guó)2個(gè)城市的4個(gè)區(qū)域

多樣的天氣條件

白天

獨(dú)特的Tricycle類別

三維信息

有(三維矩形框級(jí)別)

無(wú)

無(wú)

無(wú)

有(三維點(diǎn)級(jí)別)

視頻標(biāo)注

有(矩形框級(jí)別)

無(wú)

無(wú)

無(wú)

有(像素級(jí)別)

車道線信息

無(wú)

無(wú)

有(僅二維)

2類

有(僅二維)

8類

有(二維和三維)

28類

地理定位

厘米級(jí)精度

未知

城市級(jí)別精度

米級(jí)精度

厘米級(jí)精度

除了研討會(huì),每屆大會(huì)的挑戰(zhàn)賽也備受關(guān)注,可謂是全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)研發(fā)人員踴躍參與的極客“世界杯”。在CVPR自動(dòng)駕駛研討會(huì)上,百度和BDD合作發(fā)起了4項(xiàng)任務(wù)挑戰(zhàn)賽,其中,基于ApolloScape數(shù)據(jù)集,在國(guó)外知名機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽平臺(tái)Kaggle上線Video Segmentation Challenge(視頻場(chǎng)景解析挑戰(zhàn)賽),成為本屆CVPR的最受關(guān)注的挑戰(zhàn)賽之一。據(jù)悉,本屆CVPR僅挑選了4個(gè)挑戰(zhàn)賽與Kaggle進(jìn)行合作,ApolloScape的Video Segmentation Challenge便是其中之一,吸引了145只國(guó)內(nèi)外隊(duì)伍參賽。據(jù)悉,挑戰(zhàn)賽獲獎(jiǎng)隊(duì)伍會(huì)在美國(guó)時(shí)間22日的自動(dòng)駕駛研討會(huì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行成果分享。

據(jù)悉,ApolloSpace接下來(lái)將為數(shù)據(jù)集拓展更多類型、更多屬性的數(shù)據(jù):通過(guò)添加紅外圖像,幫助自動(dòng)駕駛算法更容易進(jìn)行夜間檢測(cè);提取更稠密的軌跡信息,用于對(duì)駕駛行為進(jìn)行建模;以及通過(guò)眾包模式采集立體視覺(jué)的駕駛特殊事件圖像。此外,ApolloScape未來(lái)還將增加美國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)。 

隨著合作伙伴以及開(kāi)發(fā)者絡(luò)繹不絕地加入,作為世界上唯一的像素級(jí)的、連續(xù)視頻三維數(shù)據(jù)集,ApolloSpace將成規(guī)模地獲取更多數(shù)據(jù)并從中汲取經(jīng)驗(yàn),涵蓋更為豐富、復(fù)雜的全球化場(chǎng)景,支持自動(dòng)駕駛技術(shù)的落地應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時(shí),Apollo也正聯(lián)手越來(lái)越多的合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,持續(xù)創(chuàng)新,將自動(dòng)駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)滲透、落地至各個(gè)場(chǎng)景之中,掀起汽車產(chǎn)業(yè)的智能化革命。

來(lái)源:第一電動(dòng)網(wǎng)

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