百度开放Apollo Scape无人驾驶汽车数据平台

Apollo开放平台正在全球范围内掀起自动驾驶行业的行业合作浪潮。美国时间3月8日，百度Apollo自动驾驶开放平台正式加入加州大学伯克利分校DeepDrive自动驾驶产业联盟，并发布Apollo数据和前沿技术品牌Apollo Scape，正式开放ApolloScape大型自动驾驶数据集。自动驾驶的快速发展使学术界和企业比以往任何时候都更加紧密地联系在一起。加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶行业联盟是由加州大学伯克利校区领导的行业联盟，研究计算机视觉和机器学习在汽车领域的前沿技术。包括英伟达、高通、通用、福特等20家自动驾驶领域顶尖公司在内，研究项目涵盖了感知、规划决策、深度学习等自动驾驶关键领域。Apollo开放平台将加入DeepDrive联盟，并将携手全球领先的自动驾驶企业和顶尖学术研究机构，通过分享研究成果和交流经验，进一步加强自动驾驶的研发实力。百度副总裁、人工智能技术平台系统总经理、百度研究院院长王海峰表示：“百度与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、理论创新和落地应用。“在发布会上，百度ApolloScape发布了自动驾驶开放数据集。在自动驾驶的开发和测试中，海量、高质量的真实数据是不可或缺的”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，并定期校准和收集新数据。阿波罗开放平台发布的ApolloScape不仅开放了Cityscapes等类似数据集的10倍以上的数据量，包括数十万帧语义分割的高分辨率图像数据并逐像素标记，如感知、模拟场景和路网数据，进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通条件。在数据难度方面，ApolloScape数据集涵盖了更复杂的路况，例如单个图像中多达162辆车或80名行人，而开放数据集采用了逐像素语义分割和标记的方式，这是当前环境下最复杂、最准确、最大的数据集。Kitti、CityScapes和ApolloScape之间的数据示例比较ApolloScape发布的整个数据集包含数十万个高分辨率图像数据，这些数据经过语义分割并逐像素标记。为了方便研究人员更好地利用数据集的价值，我们在数据集中定义了总共26个具有不同语义项（如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等）的数据示例，这些数据示例将进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通条件。此外，ApolloScape将对模拟的前沿技术进行更多研究，目标是建立一个在现实世界中恢复程度最高、场景最丰富的模拟平台；

目前，基于Apollo模拟平台，ApolloScape计划将数十辆自动驾驶汽车同时放入同一路网，可以模拟真实复杂的驾驶场景和多车游戏过程。它是目前最先进的智能驾驶模拟技术之一，可以帮助研发人员有效测试和优化预测、决策和路径规划等算法，显著提高自动驾驶测试的多样性。创新没有国界，技术也没有国界。从巨头企业到顶尖大学，从中国到全球，百度Apollo开放平台积累了整个行业的顶尖实力，并掀起了全球范围的合作与协调。据悉，Apollo开放平台将在CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）期间与加州大学伯克利分校联合举办Workshopon AutonomousDriving，并基于ApolloScape的大规模数据集定义多项任务挑战，为全球自动驾驶开发者和研究人员共同探索前沿领域的技术突破和应用创新提供了一个平台。Apollo开放平台正在全球范围内掀起自动驾驶行业的行业合作浪潮。美国时间3月8日，百度Apollo自动驾驶开放平台正式加入加州大学伯克利分校DeepDrive自动驾驶产业联盟，并发布Apollo数据和前沿技术品牌Apollo Scape，正式开放ApolloScape大型自动驾驶数据集。自动驾驶的快速发展使学术界和企业比以往任何时候都更加紧密地联系在一起。加州大学伯克利分校DeepDrive深度学习自动驾驶行业联盟是由加州大学伯克利校区领导的行业联盟，研究计算机视觉和机器学习在汽车领域的前沿技术。包括英伟达、高通、通用、福特等20家自动驾驶领域顶尖公司在内，研究项目涵盖了感知、规划决策、深度学习等自动驾驶关键领域。Apollo开放平台将加入DeepDrive联盟，并将携手全球领先的自动驾驶企业和顶尖学术研究机构，通过分享研究成果和交流经验，进一步加强自动驾驶的研发实力。百度副总裁、人工智能技术平台系统总经理、百度研究院院长王海峰表示：“百度与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、理论创新和落地应用。“在发布会上，百度ApolloScape发布了自动驾驶开放数据集。在自动驾驶的开发和测试中，海量、高质量的真实数据是不可或缺的”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，并定期校准和收集新数据。阿波罗开放平台发布的ApolloScape不仅开放了Cityscapes等类似数据集的10倍以上的数据量，包括数十万帧语义分割的高分辨率图像数据并逐像素标记，如感知、模拟场景和路网数据，进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通条件。在数据难度方面，ApolloScape数据集涵盖了更复杂的路况，例如单个图像中多达162辆车或80名行人，而开放数据集采用了逐像素语义分割和标记的方式，这是当前环境下最复杂、最准确、最大的数据集。Kitti、CityScapes和ApolloScape之间的数据示例比较ApolloScape发布的整个数据集包含数十万个高分辨率图像数据，这些数据经过语义分割并逐像素标记。为了方便研究人员更好地利用数据集的价值，我们在数据集中定义了总共26个具有不同语义项（如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等）的数据示例，这些数据示例将进一步覆盖更复杂的环境、天气和交通条件。此外，ApolloScape将对模拟的前沿技术进行更多的研究，目标是建立一个具有t……的模拟平台……

真实世界中最高程度的还原和最丰富的场景；目前，基于Apollo模拟平台，ApolloScape计划将数十辆自动驾驶汽车同时放入同一路网，可以模拟真实复杂的驾驶场景和多车游戏过程。它是目前最先进的智能驾驶模拟技术之一，可以帮助研发人员有效测试和优化预测、决策和路径规划等算法，显著提高自动驾驶测试的多样性。创新没有国界，技术也没有国界。从巨头企业到顶尖大学，从中国到全球，百度Apollo开放平台积累了整个行业的顶尖实力，并掀起了全球范围的合作与协调。据悉，Apollo开放平台将在CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）期间与加州大学伯克利分校联合举办Workshopon AutonomousDriving，并基于ApolloScape的大规模数据集定义多项任务挑战，为全球自动驾驶开发者和研究人员共同探索前沿领域的技术突破和应用创新提供了一个平台。

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