百度Apollo 聯合主辦CVPR唯一自動駕駛研討會,釋放產學研影響力

隨著人工智能在中國的快速發展，中國企業和學術界在世界頂級學術會議上發揮著越來越重要的作用。6月18日，全球計算機視覺和模式識別領域的頂級學術會議CVPR 2018（計算機視覺與模式識別會議）在美國鹽湖城舉行。作為重要的支持者，國內人工智能技術的領導者百度出席了此次會議，并共同舉辦了唯一一次關于自動駕駛wad的研討會。此外，基于ApoloScape這一大型自動駕駛數據集的視頻細分挑戰也成為今年CVPR最受關注的挑戰之一，來自世界各地的100多所大學和機構團隊參與其中。在自動駕駛研討會上，整個行業充斥著大咖啡和干貨。特斯拉人工智能部門負責人Andrej Karpathy、KITTI數據集創始人Andreas Geiger、Lyft工程副總裁Luc Vincent、Waymo技術總監李聰聰和陳武、優步自動駕駛部門負責人、加州大學伯克利分校教授Raquel Urtasun、BDD研究中心副主任Kurt Keutzer，與其他重量級專家同臺對壘，就自動駕駛的未來發展進行了前沿分享和深入探討，從而搭建了產學研界自動駕駛交流的橋梁。此外，ApolloScape于6月18日晚舉辦了一場精致的晚宴，邀請計算機視覺領域具有創新思想和實踐精神的研究人員、開發人員和合作伙伴出席，進一步分享和交流。在活動現場，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人楊瑞剛，Lyft工程副總裁、南加州大學/亞馬遜研究主任教授Luc Vincent，Ramin Zabih自動駕駛研討會聯合主席、康納大學教授、/計算機視覺基金會主席楊瑞剛教授，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人表示，在自動駕駛的開發和測試中，海量、高質量的真實數據是不可或缺的“原材料”。然而，很少有團隊有能力開發和維護合適的自動駕駛平臺，并長期系統地收集和標記新數據。因此，行業迫切需要一個擁有豐富數據和詳細標簽的專用自動駕駛數據平臺。今年3月，百度的大型自動駕駛數據集ApolloScape應該會開放，它致力于為世界各地的自動駕駛技術研究人員提供更多實用的數據資源和評估標準。據介紹，ApolloScape是目前業內最復雜、最準確、規模最大的三維自動駕駛公共數據集。

ApolloScape活動的場景感知能力是自動駕駛迫切需要克服的方向之一，語義理解有助于更準確地分析目標場景對象。然而，圖像的語義標注需要大量的財力和人力資源，因此目前業內可用于語義分割的標記圖像數據極其有限。因此，標記圖像數據的數量和場景組合成為衡量數據集復雜性和實用性的重要依據。目前，ApolloScape已經開放了14.7萬個像素級的語義標注圖像，包括感知分類和路網數據等數十萬個高分辨率圖像數據，以及相應的逐像素語義標注，并將進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通狀況，增加更多傳感器以擴大數據的多樣性。此外，ApolloScape的注釋精度超過了同類型的KITTI和Cityscapes數據集，也超過了UC Berkley最新發布的BDD100K。因為對于任何數據集，標記數據的數量和場景的組成共同決定了數據的復雜性和實際可用性。自動駕駛開放數據集對比（*表示不計算第三方標簽）除了研討會，每一次會議的挑戰也備受關注，可謂是一場全球計算機視覺研究人員積極參與的極客“世界杯”。在CVPR自動駕駛研討會上，百度和BDD聯合發起了四項任務挑戰。其中，基于ApoloScape數據集，視頻片段……

on Challenge在國外知名機器學習競賽平臺Kaggle上線，成為今年CVPR最受關注的挑戰之一。據悉，今年的CVPR只選擇了四項挑戰與Kaggle合作，ApolloScape的視頻細分挑戰就是其中之一，吸引了145支國內外團隊參加。據報道，挑戰賽的獲勝者將在美國時間22日的自動駕駛研討會上分享結果。據悉，ApolloSpace將為數據集擴展更多類型和屬性的數據：通過添加紅外圖像，幫助自動駕駛算法更容易在夜間進行檢測；提取更密集的軌跡信息，用于駕駛行為建模；

并通過眾包模式收集立體視覺的特殊駕駛事件的圖像。此外，ApolloScape未來將增加美國的相關數據。在合作伙伴和開發者的不斷參與下，作為全球唯一的像素級、連續視頻3D數據集，ApolloSpace將大規模獲取更多數據并從中學習，覆蓋更豐富、更復雜的全球場景，支持自動駕駛技術的落地應用和產業發展。與此同時，Apollo也正與越來越多的合作伙伴和開發者攜手，不斷創新，將自動駕駛和智能網聯技術滲透落地到各個場景，掀起汽車行業的智能革命。隨著人工智能在中國的快速發展，中國企業和學術界在世界頂級學術會議上發揮著越來越重要的作用。6月18日，全球計算機視覺和模式識別領域的頂級學術會議CVPR 2018（計算機視覺與模式識別會議）在美國鹽湖城舉行。作為重要的支持者，國內人工智能技術的領導者百度出席了此次會議，并共同舉辦了唯一一次關于自動駕駛wad的研討會。此外，基于ApoloScape這一大型自動駕駛數據集的視頻細分挑戰也成為今年CVPR最受關注的挑戰之一，來自世界各地的100多所大學和機構團隊參與其中。在自動駕駛研討會上，整個行業充斥著大咖啡和干貨。特斯拉人工智能部門負責人Andrej Karpathy、KITTI數據集創始人Andreas Geiger、Lyft工程副總裁Luc Vincent、Waymo技術總監李聰聰和陳武、優步自動駕駛部門負責人、加州大學伯克利分校教授Raquel Urtasun、BDD研究中心副主任Kurt Keutzer，與其他重量級專家同臺對壘，就自動駕駛的未來發展進行了前沿分享和深入探討，從而搭建了產學研界自動駕駛交流的橋梁。此外，ApolloScape于6月18日晚舉辦了一場精致的晚宴，邀請計算機視覺領域具有創新思想和實踐精神的研究人員、開發人員和合作伙伴出席，進一步分享和交流。在活動現場，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人楊瑞剛，Lyft工程副總裁、南加州大學/亞馬遜研究主任教授Luc Vincent，Ramin Zabih自動駕駛研討會聯合主席、康納大學教授、/計算機視覺基金會主席楊瑞剛教授，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人表示，在自動駕駛的開發和測試中，海量、高質量的真實數據是不可或缺的“原材料”。然而，很少有團隊有能力開發和維護合適的自動駕駛平臺，并長期系統地收集和標記新數據。因此，行業迫切需要一個擁有豐富數據和詳細標簽的專用自動駕駛數據平臺。今年3月，百度的大型自動駕駛數據集ApolloScape應該會開放，它致力于為世界各地的自動駕駛技術研究人員提供更多實用的數據資源和評估標準。據介紹，ApolloScape是目前業內最復雜、最準確、規模最大的三維自動駕駛公共數據集。

ApolloScape活動的場景感知能力是自動駕駛迫切需要克服的方向之一，語義理解有助于更準確地分析目標場景對象。然而，圖像的語義標注需要大量的財力和人力資源，因此目前業內可用于語義分割的標記圖像數據極其有限。因此，標記圖像數據的數量和場景組合成為衡量數據集復雜性和實用性的重要依據。目前，ApolloScape已經開放了14.7萬個像素級語義標注圖像，包括感知分類和路網數據等數十萬個高分辨率圖像數據，以及相應的逐像素語義標注，并將進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通條件，增加更多的感知……

以擴大數據的多樣性。此外，ApolloScape的注釋精度超過了同類型的KITTI和Cityscapes數據集，也超過了UC Berkley最新發布的BDD100K。因為對于任何數據集，標記數據的數量和場景的組成共同決定了數據的復雜性和實際可用性。自動駕駛開放數據集對比（*表示不計算第三方標簽）除了研討會，每一次會議的挑戰也備受關注，可謂是一場全球計算機視覺研究人員積極參與的極客“世界杯”。在CVPR自動駕駛研討會上，百度和BDD聯合發起了四項任務挑戰。其中，基于ApolloScape數據集，視頻分割挑戰賽在國外知名機器學習競賽平臺Kaggle上啟動，成為今年CVPR最受關注的挑戰之一。據悉，今年的CVPR只選擇了四項挑戰與Kaggle合作，ApolloScape的視頻細分挑戰就是其中之一，吸引了145支國內外團隊參加。據報道，挑戰賽的獲勝者將在美國時間22日的自動駕駛研討會上分享結果。據悉，ApolloSpace將為數據集擴展更多類型和屬性的數據：通過添加紅外圖像，幫助自動駕駛算法更容易在夜間進行檢測；提取更密集的軌跡信息，用于駕駛行為建模；并通過眾包模式收集立體視覺的特殊駕駛事件的圖像。此外，ApolloScape未來將增加美國的相關數據。在合作伙伴和開發者的不斷參與下，作為全球唯一的像素級、連續視頻3D數據集，ApolloSpace將大規模獲取更多數據并從中學習，覆蓋更豐富、更復雜的全球場景，支持自動駕駛技術的落地應用和產業發展。與此同時，Apollo也正與越來越多的合作伙伴和開發者攜手，不斷創新，將自動駕駛和智能網聯技術滲透落地到各個場景，掀起汽車行業的智能革命。

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