百度Apollo開放ApolloScape數據集 數據量超同類10倍

Apollo開放平臺正在全球范圍內掀起自動駕駛行業的行業合作浪潮。美國時間3月8日，百度Apollo自動駕駛開放平臺正式加入加州大學深度學習自動駕駛產業聯盟（Berkeley DeepDrive），并發布Apollo數據和前沿技術品牌Apollo Scape，正式開放Apollo-Scape大型自動駕駛數據集。

自動駕駛的快速發展使學術界和企業比以往任何時候都更加緊密地聯系在一起。加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛行業聯盟是由加州大學伯克利校區領導的行業聯盟，研究計算機視覺和機器學習在汽車領域的前沿技術。包括英偉達、高通、通用、福特等20家自動駕駛領域頂尖公司在內，研究項目涵蓋了感知、規劃決策、深度學習等自動駕駛關鍵領域。Apollo開放平臺將加入DeepDrive聯盟，并將攜手全球領先的自動駕駛企業和頂尖學術研究機構，通過分享研究成果和交流經驗，進一步加強自動駕駛的研發實力。百度副總裁、人工智能技術平臺系統總經理、百度研究院院長王海峰表示：“百度與伯克利的合作將依托Apollo開放平臺的產業化資源和伯克利頂尖的學術團隊，加快自動駕駛的技術創新、理論創新和落地應用。“在發布會上，百度ApolloScape發布了自動駕駛開放數據集。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，并定期校準和收集新數據。阿波羅開放平臺發布的ApolloScape不僅開放了Cityscapes等類似數據集的10倍以上的數據量，包括數十萬幀語義分割的高分辨率圖像數據并逐像素標記，如感知、模擬場景和路網數據，進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通條件。在數據難度方面，ApolloScape數據集涵蓋了更復雜的路況（例如，單個圖像中多達162輛車或80名行人），而開放數據集采用了逐像素語義分割和標記的方式，這是當前環境下最復雜、最準確、最大的數據集。

Kitti、CityScapes和ApolloScape之間的數據示例比較ApolloScape發布的整個數據集包含數十萬個高分辨率圖像數據，這些數據經過語義分割并逐像素標記。為了方便研究人員更好地利用數據集的價值，我們在數據集中定義了總共26個具有不同語義項（如汽車、自行車、行人、建筑物、路燈等）的數據示例，這些數據示例將進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通條件。此外，ApolloScape將對模擬的前沿技術進行更多研究，目標是建立一個在現實世界中恢復程度最高、場景最豐富的模擬平臺；

目前，基于Apollo模擬平臺，ApolloScape計劃將數十輛自動駕駛汽車同時放入同一路網，可以模擬真實復雜的駕駛場景和多車游戲過程。它是目前最先進的智能駕駛模擬技術之一，可以幫助研發人員有效測試和優化預測、決策和路徑規劃等算法，顯著提高自動駕駛測試的多樣性。創新沒有國界，技術也沒有國界。從巨頭企業到頂尖大學，從中國到全球，百度Apollo開放平臺積累了整個行業的頂尖實力，并掀起了全球范圍的合作與協調。據悉，Apollo開放平臺將在CVPR（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）期間與加州大學伯克利分校聯合舉辦自動駕駛研討會，并基于ApolloScape的大規模數據集定義多項任務挑戰，為全球自動駕駛開發者和研究人員共同探索前沿領域的技術突破和應用創新提供了一個平臺。Apollo開放平臺正在全球范圍內掀起自動駕駛行業的行業合作浪潮。美國時間3月8日，百度Apollo自動駕駛開放平臺正式加入加州大學深度學習自動駕駛產業聯盟（Berkeley DeepDrive），并發布Apollo數據和前沿技術品牌Apollo Scape，正式開放Apollo-Scape大型自動駕駛數據集。

自動駕駛的快速發展使學術界和企業比以往任何時候都更加緊密地聯系在一起。加州大學伯克利分校DeepDrive深度學習自動駕駛行業聯盟是由加州大學伯克利校區領導的行業聯盟，研究計算機視覺和機器學習在汽車領域的前沿技術。包括英偉達、高通、通用、福特等20家自動駕駛領域頂尖公司在內，研究項目涵蓋了感知、規劃決策、深度學習等自動駕駛關鍵領域。Apollo開放平臺將加入DeepDrive聯盟，并將攜手全球領先的自動駕駛企業和頂尖學術研究機構，通過分享研究成果和交流經驗，進一步加強自動駕駛的研發實力。百度副總裁、人工智能技術平臺系統總經理、百度研究院院長王海峰表示：“百度與伯克利的合作將依托Apollo開放平臺的產業化資源和伯克利頂尖的學術團隊，加快自動駕駛的技術創新、理論創新和落地應用。“在發布會上，百度ApolloScape發布了自動駕駛開放數據集。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，并定期校準和收集新數據。阿波羅開放平臺發布的ApolloScape不僅開放了Cityscapes等類似數據集的10倍以上的數據量，包括數十萬幀語義分割的高分辨率圖像數據并逐像素標記，如感知、模擬場景和路網數據，進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通條件。在數據難度方面，ApolloScape數據集涵蓋了更復雜的路況（例如，單個圖像中多達162輛車或80名行人），而開放數據集采用了逐像素語義分割和標記的方式，這是當前環境下最復雜、最準確、最大的數據集。

Kitti、CityScapes和ApolloScape之間的數據示例比較ApolloScape發布的整個數據集包含數十萬個高分辨率圖像數據，這些數據經過語義分割并逐像素標記。為了方便研究人員更好地利用數據集的價值，我們在數據集中定義了26個具有不同語義項（如汽車、自行車、行人、建筑物、路燈等）的數據示例，這些數據示例將進一步覆蓋更復雜的環境、天氣和交通……

辦公條件。此外，ApolloScape將對模擬的前沿技術進行更多研究，目標是打造一個在現實世界中還原度最高、場景最豐富的模擬平臺；目前，基于Apollo模擬平臺，ApolloScape計劃將數十輛自動駕駛汽車同時放入同一路網，可以模擬真實復雜的駕駛場景和多車游戲過程。它是目前最先進的智能駕駛模擬技術之一，可以幫助研發人員有效測試和優化預測、決策和路徑規劃等算法，顯著提高自動駕駛測試的多樣性。創新沒有國界，技術也沒有國界。從巨頭企業到頂尖大學，從中國到全球，百度Apollo開放平臺積累了整個行業的頂尖實力，并掀起了全球范圍的合作與協調。據悉，Apollo開放平臺將在CVPR（IEEE國際計算機視覺與模式識別會議）期間與加州大學伯克利分校聯合舉辦自動駕駛研討會，并基于ApolloScape的大規模數據集定義多項任務挑戰，為全球自動駕駛開發者和研究人員共同探索前沿領域的技術突破和應用創新提供了一個平臺。

標簽：福特

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