今年的 CVPR，百度是鉆石贊助商，所以會場中的很多標牌上都有這家中國互聯網巨頭的身影。而且，在大會展覽區(qū)，百度也有自己的展臺，但這一次是其計算機視覺部門用來招攬人才的。

雖然雷鋒網新智駕并沒有在展區(qū)發(fā)現百度 Apollo 的蹤跡，但作為自動駕駛領域的重要玩家，他們又怎么會缺席這場囊括了全球自動駕駛領域幾乎所有頭部企業(yè)的 CVPR 大聚會呢？

百度 Apollo 在 CVPR 2018 上主要做了兩件事情：

其一，聯合 UC Berkeley 舉辦了一場自動駕駛研討會（Workshop on Autonomous Driving-WAD）。這事兒他們在今年 3 月份就做了預告，當時百度 Apollo 宣布正式加入 UC Berkeley DeepDrive 深度學習自動駕駛產業(yè)聯盟，并發(fā)布自動駕駛數據集 ApolloScape。

其二，基于其自動駕駛數據集 ApolloScape 開展了主題為“視頻場景解析”的挑戰(zhàn)賽（Video Segmentation Challenge），并且事先在知名機器學習競賽平臺 Kaggle 上招募了參賽者進行比拼，一共吸引到 145 支國內外隊伍參與。目前，挑戰(zhàn)賽的結果已經出爐，來自國內的曠視科技拿下頭名，分享總額為 2500 美元獎金中的 1200 美元。

先來看看這場自動駕駛研討會。

百度 Apollo 這次與 UC Berkeley 一道把很多人工智能以及自動駕駛領域的大咖聚集在了一起，包括特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy、KITTI 數據集創(chuàng)始人 Andreas Geiger、Lyft 工程副總裁 Luc Vincent、Waymo 技術主管 Congcong Li 和 Chen Wu、Uber 自動駕駛部門（ATG）主管 Raquel Urtasun 以及 UC Berkeley 教授兼 BDD（Berkeley DeepDrive）研究中心副主任 Kurt Keutzer 等等重量級人物。

這些人討論的問題主要還是關于自動駕駛的未來發(fā)展以及如何促進產業(yè)界與學術界的深入溝通。當然，自動駕駛人才的培養(yǎng)和輸送肯定是避不開的話題。

這一次百度 Apollo 力推的是其今年 3 月發(fā)布的自動駕駛數據集 ApolloScape。

據雷鋒網新智駕了解，該數據集已經開放了 14.7 萬幀的像素級語義標注圖像，包括感知分類和路網數據等數十萬幀逐像素語義分割標注的高分辨率圖像數據，以及與其對應的逐像素語義標注， 并將進一步涵蓋更復雜的環(huán)境、天氣和交通狀況，添加更多的傳感器來擴充數據的多樣性。

按照百度 Apollo 方面的說法，ApolloScape 的標注精細度已經超過同類型的 KITTI、Cityscapes 數據集，也超過 UC Berkley 最新發(fā)布的 BDD100K 數據集。當然，這一說法是真是假只有使用過該數據集的開發(fā)者才有資格評判。

*自動駕駛公開數據集比較（*表示第三方標注不計算在內）

再來看看“視頻場景解析”挑戰(zhàn)賽。

CVPR 每年都會有相關的挑戰(zhàn)賽在會議期間舉行，這一次，CVPR 官方挑選了 4 項挑戰(zhàn)賽在 Kaggle 平臺上線，吸引參賽團隊進行挑戰(zhàn)。其中，基于 UC Berkley 發(fā)布的 BDD100K 數據集要舉辦 3 項挑戰(zhàn)；而基于 ApolloScape 自動駕駛數據集的挑戰(zhàn)則有 1 項，就是“視頻場景解析”挑戰(zhàn)賽。

雷鋒網新智駕從這項挑戰(zhàn)賽的官網查閱到的信息顯示，這項比賽上線已經半個多月的時間，一共吸引了 145 支國內外隊伍參賽，其中，來自國內的曠視科技拿到了該項挑戰(zhàn)賽的第一名。據悉，挑戰(zhàn)賽獲獎隊伍會在后續(xù)進行成果分享。

雷鋒網新智駕了解到，接下來 ApolloSpace 數據集將拓展更多類型、更多屬性的數據：通過添加紅外圖像，幫助自動駕駛算法更容易進行夜間檢測；提取更稠密的軌跡信息，用于對駕駛行為進行建模；通過眾包模式采集立體視覺的駕駛特殊事件圖像。此外，ApolloScape 未來還將增加美國的相關數據。

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