随着人工智能在中国的快速发展，中国企业和学术界在世界顶级学术会议上发挥着越来越重要的作用。6月18日，全球计算机视觉和模式识别领域的顶级学术会议CVPR 2018（计算机视觉与模式识别会议）在美国盐湖城举行。作为重要的支持者，国内人工智能技术的领导者百度出席了此次会议，并共同举办了唯一一次关于自动驾驶wad的研讨会。此外，基于ApoloScape这一大型自动驾驶数据集的视频细分挑战也成为今年CVPR最受关注的挑战之一，来自世界各地的100多所大学和机构团队参与其中。在自动驾驶研讨会上，整个行业充斥着大咖啡和干货。特斯拉人工智能部门负责人Andrej Karpathy、KITTI数据集创始人Andreas Geiger、Lyft工程副总裁Luc Vincent、Waymo技术总监李聪聪和陈武、优步自动驾驶部门负责人、加州大学伯克利分校教授Raquel Urtasun、BDD研究中心副主任Kurt Keutzer，与其他重量级专家同台对垒，就自动驾驶的未来发展进行了前沿分享和深入探讨，从而搭建了产学研界自动驾驶交流的桥梁。此外，ApolloScape于6月18日晚举办了一场精致的晚宴，邀请计算机视觉领域具有创新思想和实践精神的研究人员、开发人员和合作伙伴出席，进一步分享和交流。
ApolloScape活动现场，杨瑞刚，Lyft工程副总裁Luc Vincent，南加州大学教授/亚马逊研究总监Gerard Medioni，Ramin Zabih，康纳大学教授/计算机视觉基金会自动驾驶研讨会联合主席、百度机器人与自动驾驶实验室负责人杨瑞刚教授，介绍了海量、高质量的真实数据是自动驾驶仪开发和测试中不可或缺的“原材料”。然而，很少有团队有能力开发和维护合适的自动驾驶平台，并长期系统地收集和标记新数据。因此，行业迫切需要一个拥有丰富数据和详细标签的专用自动驾驶数据平台。今年3月，百度的大型自动驾驶数据集ApolloScape应该会开放，它致力于为世界各地的自动驾驶技术研究人员提供更多实用的数据资源和评估标准。据介绍，ApolloScape是目前业内最复杂、最准确、规模最大的三维自动驾驶公共数据集。
ApolloScape活动的场景感知能力是自动驾驶迫切需要克服的方向之一，语义理解有助于更准确地分析目标场景对象。然而，图像的语义标注需要大量的财力和人力资源，因此目前业内可用于语义分割的标记图像数据极其有限。因此，标记图像数据的数量和场景组合成为衡量数据集复杂性和实用性的重要依据。目前，ApolloScape已经开放了14.7万个像素级的语义标注图像，包括感知分类和路网数据等数十万个高分辨率图像数据，以及相应的逐像素语义标注，并将进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通状况，增加更多传感器以扩大数据的多样性。此外，ApolloScape的注释精细度超过了同类型KITTI和Cityscapes的数据量，也超过了加州大学伯克利分校最新发布的BDD100K。因为对于任何数据集，标记数据的数量和场景的组成共同决定了数据的复杂性和实际可用性。Kitticityscapes MapillaryBDD 100 Kapolloscape原始数据量14999225000250020000143906标记数据量（矩形框级别）14999无无100000未标记数据量，（像素级别）400*5。00010000143906场景复杂度（每张图片平均值）矩形框级像素级矩形框级人：0.8车：4.1人：7.0车：11.8未知人：~1.3车：~11.0难，容易难……
，1.16.216.9汽车12.724.038.1良好的多样性/温和的天气条件，白天在50个城市良好/温和的气候条件白天，有6个大陆在白天和晚上有不同的天气条件。美国有4个地区白天的天气条件各不相同。中国有2个城市的4个地区，白天的天气条件各不相同。有三维信息（三维矩形框级别）无（三维点级别）视频标记（矩形框级别。共有8类（二维和三维），28类地理定位、厘米级精度、未知城市级精度、米级精度和厘米级精度。除了研讨会，每次会议的挑战也备受关注，可谓是全球计算机视觉研究人员积极参与的极客“世界杯”。在CVPR自动驾驶研讨会上，百度和BDD联合发起了四项任务挑战。其中，基于ApolloScape数据集，视频分割挑战赛在国外知名机器学习竞赛平台Kaggle上启动，成为今年CVPR最受关注的挑战之一。据悉，今年的CVPR只选择了四项挑战与Kaggle合作，ApolloScape的视频细分挑战就是其中之一，吸引了145支国内外团队参加。据报道，挑战赛的获胜者将在美国时间22日的自动驾驶研讨会上分享结果。据悉，ApolloSpace将为数据集扩展更多类型和属性的数据：通过添加红外图像，帮助自动驾驶算法更容易在夜间进行检测；提取更密集的轨迹信息，用于驾驶行为建模；
并通过众包模式收集立体视觉的特殊驾驶事件的图像。此外，ApolloScape未来将增加美国的相关数据。在合作伙伴和开发者的不断参与下，作为全球唯一的像素级、连续视频3D数据集，ApolloSpace将大规模获取更多数据并从中学习，覆盖更丰富、更复杂的全球场景，支持自动驾驶技术的落地应用和产业发展。与此同时，Apollo也正与越来越多的合作伙伴和开发者携手，不断创新，将自动驾驶和智能网联技术渗透落地到各个场景，掀起汽车行业的智能革命。随着人工智能在中国的快速发展，中国企业和学术界在世界顶级学术会议上发挥着越来越重要的作用。6月18日，全球计算机视觉和模式识别领域的顶级学术会议CVPR 2018（计算机视觉与模式识别会议）在美国盐湖城举行。作为重要的支持者，国内人工智能技术的领导者百度出席了此次会议，并共同举办了唯一一次关于自动驾驶wad的研讨会。此外，基于ApoloScape这一大型自动驾驶数据集的视频细分挑战也成为今年CVPR最受关注的挑战之一，来自世界各地的100多所大学和机构团队参与其中。在自动驾驶研讨会上，整个行业充斥着大咖啡和干货。特斯拉人工智能部门负责人Andrej Karpathy、KITTI数据集创始人Andreas Geiger、Lyft工程副总裁Luc Vincent、Waymo技术总监李聪聪和陈武、优步自动驾驶部门负责人、加州大学伯克利分校教授Raquel Urtasun、BDD研究中心副主任Kurt Keutzer，与其他重量级专家同台对垒，就自动驾驶的未来发展进行了前沿分享和深入探讨，从而搭建了产学研界自动驾驶交流的桥梁。此外，ApolloScape于6月18日晚举办了一场精致的晚宴，邀请计算机视觉领域具有创新思想和实践精神的研究人员、开发人员和合作伙伴出席，进一步分享和交流。
ApolloScape活动现场，杨瑞刚，Lyft工程副总裁Luc Vincent，南加州大学教授/亚马逊研究总监Gerard Medioni，Ramin Zabih，康纳大学教授/计算机视觉基金会自动驾驶研讨会联合主席、百度机器人与自动驾驶实验室负责人杨瑞刚教授，介绍了海量、高质量的真实数据是自动驾驶仪开发和测试中不可或缺的“原材料”。然而，很少有团队有能力开发和维护合适的自动驾驶平台，并长期系统地收集和标记新数据。因此，行业迫切需要一个拥有丰富数据和详细标签的专用自动驾驶数据平台。今年3月，百度的大型自动驾驶数据集ApolloScape应该会开放，它致力于为世界各地的自动驾驶技术研究人员提供更多实用的数据资源和评估标准。据介绍，ApolloScape是目前业内最复杂、最准确、规模最大的三维自动驾驶公共数据集。
ApolloScape活动的场景感知能力是自动驾驶迫切需要克服的方向之一，语义理解有助于更准确地分析目标场景对象。然而，图像的语义标注需要大量的财力和人力资源，因此目前业内可用于语义分割的标记图像数据极其有限。因此，标记图像数据的数量和场景组合成为衡量数据集复杂性和实用性的重要依据。目前，ApolloScape已经开放了14.7万个像素级语义标注图像，包括感知分类和路网数据等数十万个高分辨率图像数据，以及相应的逐像素语义标注，并将进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通条件……
d增加更多传感器以扩大数据的多样性。此外，ApolloScape的注释精细度超过了同类型KITTI和Cityscapes的数据量，也超过了加州大学伯克利分校最新发布的BDD100K。因为对于任何数据集，标记数据的数量和场景的组成共同决定了数据的复杂性和实际可用性。Kitticityscapes MapillaryBDD 100 Kapolloscape原始数据量14999225000250020000143906标记数据量（矩形框级别）14999无无100000未标记数据量，（像素级别）400*5。00010000143906场景复杂度（每张图片平均值）矩形框级像素级矩形框级象素级人物：0.8辆车：4.1人：7.0辆车：11.8名未知人物：~1.3辆车：~11.0难，容易难，1.16.216.9辆车12.724.038.1多样性好/天气条件温和，白天50个城市都好/天气状况温和，有6大洲在白天和晚上都有不同的天气条件。美国有4个地区白天的天气条件各不相同。中国有2个城市的4个地区，白天的天气条件各不相同。有三维信息（三维矩形框级别）无（三维点级别）视频标记（矩形框级别。共有8类（二维和三维），28类地理定位、厘米级精度、未知城市级精度、米级精度和厘米级精度。除了研讨会，每次会议的挑战也备受关注，可谓是全球计算机视觉研究人员积极参与的极客“世界杯”。在CVPR自动驾驶研讨会上，百度和BDD联合发起了四项任务挑战。其中，基于ApolloScape数据集，视频分割挑战赛在国外知名机器学习竞赛平台Kaggle上启动，成为今年CVPR最受关注的挑战之一。据悉，今年的CVPR只选择了四项挑战与Kaggle合作，ApolloScape的视频细分挑战就是其中之一，吸引了145支国内外团队参加。据报道，挑战赛的获胜者将在美国时间22日的自动驾驶研讨会上分享结果。据悉，ApolloSpace将为数据集扩展更多类型和属性的数据：通过添加红外图像，帮助自动驾驶算法更容易在夜间进行检测；提取更密集的轨迹信息，用于驾驶行为建模；并通过众包模式收集立体视觉的特殊驾驶事件的图像。此外，ApolloScape未来将增加美国的相关数据。在合作伙伴和开发者的不断参与下，作为全球唯一的像素级、连续视频3D数据集，ApolloSpace将大规模获取更多数据并从中学习，覆盖更丰富、更复杂的全球场景，支持自动驾驶技术的落地应用和产业发展。与此同时，Apollo也正与越来越多的合作伙伴和开发者携手，不断创新，将自动驾驶和智能网联技术渗透落地到各个场景，掀起汽车行业的智能革命。
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