在“数据开放”的大道上，百度Apollo跑在了Waymo之前

6月17日，在环球最大的计较机视觉集会会议CVPR的自动驾驶研讨会上，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo公布果真包括完备传感器信息的、带标注的驾驶数据。关闭照旧开放，这是一个始终萦绕在自动驾驶行业里的题目。Waymo一变态态选择从关闭的状态走向开放共享数据，是从计谋长举办了较大的调解，在关闭和开放的天平上向开放举办了倾斜，可以说是“想开了”。但在数据开放的题目上，百度Apollo一年前就选择了开放，奠基了自动驾驶加快成长的阶梯：早在2018年3月，百度Apollo就宣布了Apollo数据并正式开放ApolloScape大局限自动驾驶数据集。

百度 Apollo 在 CVPR 2018宣布自动驾驶数据集ApolloScape

此次Waymo发布的数据集包括了3000段均匀时长为20秒的驾驶记录，整个数据集包括六十万帧数据，约2500万3D界线框、2200万2D界线框，以及多样化的自动驾驶场景。数据果真之后，Waymo无人车传感器的特点也将尽收眼底。

Waymo果真自动驾驶数据集

但Waymo果真数据集的做法在自动驾驶行业内并首例。2018年3月8日，百度Apollo自动驾驶开放平台正式插手加州大学伯克利DeepDrive深度进修自动驾驶财富同盟，正式开放ApolloScape大局限自动驾驶数据集，这一设施将学术与企业细密相连，也为无人车行业为虎傅翼。

ApolloScape数据齐集逐像素级此外标注示例

自动驾驶感知技能浩瀚且难度大，其首要目标是实现场景的语义领略。以检测技能为例，其目标是在图像可能点云中找到涵盖物体的二维可能三维矩形框。现有的包罗Waymo宣布的数据集首要针对的就是这类检测技能。作为较为领先开放的数据集，ApolloScape是行业底细况最伟大、标注最精准的三维自动驾驶果真数据集。更重要的是，ApolloScape为开拓更多的自动驾驶感知技能提供了差异的数据集，这些数据集可处事于，除了上述的物体检测技能，还包罗物体及实例级此外支解技能，三维姿态预计，物体轨迹跟踪技能，相机自主定位技能，深度图像预计技能等等。今朝ApolloScape已经宣布了五个果真数据集包罗场景理会，细粒度车道线，定位，三维车辆拟合和浓密轨迹。

ApolloScape中的场景理会(scene parsing) 数据集包罗了14.7万帧的具备逐像素语义标注的图像，相对付包罗Waymo在内的仅具备矩形框标注的数据集，像素级标注提供了更为过细的并且不受物体间的遮挡影响的场景信息，旨在敦促更为精准的视频场景语义领略技能。除了二维视频图像，其每帧相干的三维点云也被逐点标注了语义信息。其它，图像的逐像素标注的时刻事变量高出了矩形框标注的事变量十倍以上。

ApolloScape数据齐集阶梯线标注和深度图像的示例

阶梯线是一项基本的路面元素， ApolloScape 车道线数据集提供了28类差异的阶梯线分类的逐像素级别和以及三维逐点级此外数据集，这是今朝全部果真数据集都不具备的标注信息。

无人车必要精准的定位体系用以获取一系列信息，譬喻自身的位置，前线的环境，以及行驶区。个中定位精度一样平常必要节制在10厘米以内以停止呈现碰撞和车道偏离的环境。ApolloScape自定位 (self-localization) 数据集提供了近30万张带有高精GPU/IMU信息的包围近28公里的图像。

另外，怎样操作图像快速感知周围车辆的三维位姿对付自动驾驶也至关重要。 为了推进此题目的研究， ApolloScapeCar3D数据集应运而生。此数据集收罗于中国的差异的都市，包括5,277多幅真实驾驶场景、6万多车辆的三维标注数据。除了车辆的三维位姿之外，百度还同时开放了真实三维车模子，66个三维/二维车辆要害点数据。接下来，我们或进一步开放部件级此外、浓密的三维车辆标注。

ApolloScape的物体轨迹跟踪数据集提供了图像和点云上的物体行为轨迹，其涵盖了差异的光照前提以及大量的车/人/骑行稠浊的交通流，旨在敦促物体跟踪以及行为举动猜测技能。轨迹数据全长到2.5个小时，这个比现有的最大的轨迹数据集(NGSIM)大了三倍。

自2018年3月的宣布以来，ApolloScape数据集已经被环球范畴内下载上万次。因为其重要性，计较机视觉规模内顶级的杂志IEEE TPAMI收录了关于这个数据集的科技文章，这也是今朝我们所知的独逐一篇颁发在TPAMI上的关于自动驾驶数据集的文章。基于这些数据集， 百度活着界级的顶会(譬喻CVPR和ECCV)和顶级平台上(譬喻Kaggle)上主持了多项比赛。 这些比赛吸引了来自环球范畴内上千个参赛步队，个中包罗英伟达，斯坦福大学，绝代，优图等闻名的公司和大学。

除上述数据集外，之后，更多范例、更多属性的数据将一连插手ApolloScape，百度将最洪流平地还原真实天下的场景，打造最大的自动驾驶开放平台以促举办业成长。

充实操作ApolloScape这个高精度数据集, 百度同时开拓了一种加强实际的自动驾驶仿真体系，为自动驾驶车辆提供更为靠得住且便宜的仿真模仿要领，可大局限用于实习和测试评估自动驾驶体系的感知、决定和路径筹划算法。该体系相较于现有仿真体系，在真实感、扩展性等方面都实现了打破性的技能盼望，并颁发于《科学》杂志《呆板人学》子刊。《科学》杂志是环球最势力巨子的学术期刊之一，代表了人类天然科学研究的最高程度。《科学·呆板人学》杂志是其五个子刊之一，均匀每期刊出不多于4篇的研究类文章，刊载难度很大。同时，该体系被高出70家海表里主流媒体报道。

（编辑：湖南网）

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