百度Apollo开放ApolloScape数据集 数据量超同类10倍

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2018-10-07

  自动驾驶的飞速发展将学术界和企业前所未有地紧密联系在一起。 加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟是由加州大学伯克利分校领导的研究应用于汽车领域的计算机视觉和机器学习前沿技术的产业联盟。

包括了英伟达、高通、通用、福特等20家全球自动驾驶领域最为顶尖的企业,研究项目覆盖感知、规划决策、深度学习等自动驾驶关键领域。

Apollo开放平台加入DeepDrive联盟,将与全球自动驾驶领先企业以及顶级学术研究机构携手,通过共享研究成果、交流经验,进一步壮大自动驾驶研发力量。 百度副总裁,AI技术平台体系(AIG)总负责人、百度研究院院长王海峰表示:“百度和伯克利的合作,将依托Apollo开放平台的产业化资源和伯克利顶尖的学术团队,加快自动驾驶的技术创新、理论创新、以及落地应用的进程。

”  发布会上,百度ApolloScape重磅发布了自动驾驶开放数据集。 自动驾驶开发测试中,海量、高质的真实数据是必不可缺的“原料”。 但是,少有团队有能力开发并维持一个适用的自动驾驶平台,定期校准并收集新数据。

Apollo开放平台此次发布的ApolloScape不仅开放了比Cityscapes等同类数据集大10倍以上的数据量,包括感知、仿真场景、路网数据等数十万帧逐像素分割标注的高分辨率图像数据,进一步涵盖更复杂的环境、天气和交通状况等。

  从数据难度上来看,ApolloScape数据集涵盖了更复杂的道路状况(例如,单张图像中多达162辆交通工具或80名行人),同时开放数据集采用了逐像素分割标注的方式,是目前环境最复杂、标注最精准、数据量最大的自动驾驶数据集。