دائما تولي اهتماما لفتح، واستيعاب باستمرار جذب أعضاء جدد للانضمام إلى منصة بايدو أبولو الطيار الآلي، مؤخرا "على نحو غير معهود" مبادرة أعلنت أنها قد انضمت إلى جامعة كاليفورنيا، بيركلي الطيار الآلي الصناعة التحالف DeepDrive.

بتوقيت الولايات المتحدة يوم 8 مارس، أعلن بايدو أن الجوانب أبولو من الطيار الآلي منصة مفتوحة انضم رسميا التعلم العميق DeepDrive الطيار الآلي التحالف الصناعة، وإطلاق سراح أبولو الطيار الآلي بيانات ApolloScape.

حتى جذابة المبادرة منصة بايدو أبولو للانضمام إلى هذا التحالف الصناعة، والأخير هو على الارجح الطيار الآلي أكثر وفرة الإنجازات الأكاديمية والموارد الصناعة.

إذا كنت جامعة كاليفورنيا في بيركلي (جامعة كاليفورنيا في بيركلي) ما يكفي لفهم، وانت تعرف DeepDrive جامعة كاليفورنيا في بيركلي هي واحدة من كبرى مختبر المخابرات يومين ذات الصلة سيارة (والآخر هو التفاعل).

لا تزال الأبحاث DeepDrive في المختبر، ولكن بالتزامن مع الصناعة عن كثب، وهناك حاليا شركاء مثل بوش، ZF وغيرها من الموردين من الصف الأول، فولكس واجن، وهوندا وهيونداي وشركات السيارات الأخرى، NXP، نفيديا وغيرها من شركات صناعة الرقائق الالكترونية وكذلك هواوي يو وغيرها من الشركات الصينية لديها القدرة على شريكها.

* ديب محرك شركاء المشروع البحثي

يتم تطبيق العميق تحالف صناعة الطيار الآلي التعلم DeepDrive إلى دراسة أجرتها جامعة كاليفورنيا، بيركلي، رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي في مجال السيارات طليعة التحالف صناعة التكنولوجيا قاد.

وتضم في عضويتها: NVIDIA، كوالكوم، جنرال موتورز وفورد وغيرها من الشركات 20 أعلى في مجال الطيار الآلي العالمي، والمشاريع البحثية الطيار الآلي تغطي المجالات الرئيسية للإدراك، وقرارات التخطيط، وعمق التعلم.

بايدو غرض الانضمام إلى التحالف على أمل أن معا الطيار الآلي الرائدة في العالم من قبل الشركات وأعلى المؤسسات الأكاديمية والبحثية لنتائج البحوث سهم، وتسريع الابتكار التكنولوجي وعملية التطبيق الطيار الآلي الكلمة، والطيار الآلي من أجل توسيع نطاق جهود البحث والتطوير.

ApolloScape: أكثر من 10 مرات من كمية البيانات هو نفس مجموعة البيانات

جذب آخر هو إطلاق سراح مجموعات البيانات بايدو مفتوحة ApolloScape.

ينقسم جمع البيانات عموما إلى فئتين: واحدة هو مجموعة بيانات عالمية، والتي تتم من خلال مجال الرؤية الحاسوبية من مجموعات البيانات نقية، هذه مجموعات البيانات ببساطة لأن "سيارة" عنصر، والآخر هو مجموعة البيانات الطيار الآلي، وليس فقط بما في ذلك جهاز الكمبيوتر المعلومات البصرية، فضلا عن الحركة الإسلامية الأوزبكية، GPS وغيرها من المعلومات. على سبيل المثال كيتى، وهو الكمبيوتر خوارزميات رؤية التنميط مجموعات البيانات في أكبر حالة الطيار الآلي الساحة الدولية لا ينبغي تجاهلها.

بوضوح، يريد بايدو أيضا إلى ApolloScape بناء مثل مجموعة البيانات. لذلك، ومجموعات البيانات ApolloScape الذي يسلط الضوء على ذلك؟

بايدو تعتقد أن وعالية الجودة البيانات الحقيقية الهائل هو الذي يقود تطور التلقائي اختبار أساسي "المواد الخام"، وكمية البيانات ApolloScape أكثر من 10 مرات من مجموعات البيانات المماثلة (مثل مناظر المدينة) من.

حيث كمية البيانات المحتوى تشمل: الاستشعار عن بعد، سيناريو المحاكاة، وبيانات شبكة الطرق وما شابه ذلك من قبل عدد من مائة ألف بكسل البيانات وصورة عالية الدقة من الشرح الدلالي المقسمة. بايدو إدخال البيانات من البعد من الصعوبة أن نرى، مجموعة البيانات ApolloScape تغطي أحوال الطرق أكثر تعقيدا. مثال على ذلك هو صورة واحدة في سيارة تصل إلى 162 أو 80 مشاة.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن مجموعات البيانات المفتوحة باستخدام بكسل حسب الدلالي تجزئة تميز الطريقة، وقال بايدو أنه "في الوقت الراهن معظم بيئة معقدة، تميزت الأكثر دقة، أكبر كمية من مجموعات البيانات الطيار الآلي البيانات."

بيانات الشرح المثالي ApolloScape

مثال بيانات عمق ApolloScape

كيتى، مناظر المدينة ApolloScape وبيانات مقارنة عن الأمثلة

ApolloScape ميزة أخرى هي إدراج بيانات وصورة عالية الدقة من قبل عدد من مائة ألف بكسل تنقسم الدلالي الشرح.

لتسهيل استخدام الباحثين أفضل مجموعة بيانات القيمة، مجموع بايدو مجموعة بيانات محددة من 26 حالات البيانات (مثل السيارات والدراجات والمشاة، والمباني، وأضواء الشوارع، الخ) من البند الدلالي مختلفة، ومزيد من تشمله بيئات أكثر تعقيدا والطقس وظروف حركة المرور.

أمثلة على أنواع مختلفة من المعلومات الواردة في البيانات

المحاكاة هو مشروع مفتاح في مجموعة البيانات هذه. الهدف بايدو هو خلق تخفيض في العالم الحقيقي من أعلى، أكثر الغنية منصة مسرح المحاكاة.

وفقا لشبكة لى فنغ لفهم، على أساس أبولو محاكاة منصة، خطط ApolloScape لعشرات السيارات في المركبات الذاتية السفر في نفس شبكة الطرق، من خلال محاكاة مشاهد حقيقية القيادة ومعقدة عملية لعبة متعددة للمركبات وفعال اختبار تساعد المطورين والتنبؤ الأمثل واتخاذ القرارات وخوارزمية تخطيط المسار لتعزيز اختبار الطيار الآلي التنوع.

من أجل جعل جرد من مجموعة البيانات هذه، لجذب المزيد من المطورين لاستخدام مجموعة البيانات ApolloScape، خلال CVPR هذا العام، بايدو أبولو جامعة كاليفورنيا، بيركلي تنظيمه الندوات الطيار الآلي (ورشة عمل حول القيادة ذاتية الحكم)، على أمل لوضع الطيار الآلي العالمي والباحثين لتقديم الابتكار اختراق ومنصة التطبيق التكنولوجي.

"أنظمة كبيرة" و "كتلة صغيرة"

في الماضي، وهي مشكلة شائعة في الرؤية الحاسوبية وقد يواجه لا تعمل خوارزمية القديمة على مجموعة البيانات الجديدة.

وقال CTO شبكة لى فنغ "نحن مدعوون إلى حل المشكلة، لكن من أجل حل مجموعة من البيانات، وأننا لا يمكن حقا حل المشكلة، وهذا هو الحال في كثير من الأحيان". الآلي يقود البيت الداخلي.

على سبيل المثال، فإننا يمكن أن تدفع تلقائيا "نظام كبير" تنقسم إلى 100 صغيرة مشكلة الرؤية الكمبيوتر.

ولكن هنا لا يوجد غذاء للفكر أمرين: أولا، نحن لا نعرف أي من هذه الأسئلة 100 قضية أكثر أهمية، وثانيا، نحن لا نعرف فيه إلى حل المشكلة، حل وإلى أي مدى المستقبل، ونحن سوف تكون قادرة على معروفة تماما حل المشاكل الطيار الآلي.

لذلك، وكيفية حل المشكلة بين الطيار الآلي "نظام كبير" والطيار الآلي "كتلة صغيرة"، وهذا هو بايدو ميزة القادمة يجب وضع، ولكن أيضا الممارسين والمطورين في حاجة مجموعات البيانات الطيار الآلي مجموعات البيانات ApolloScape.

PS: نظرة على مدار العام لاستكشاف أحدث التكنولوجيا والتجارية بين الصين والعالم في مجال القيادة الذكية، والقيادة لى فنغ تشي العام صافي توصية جديدة، أو انقر على الخريطة رمز ثنائي الأبعاد المسح في https://www.leiphone.com/special/custom/ AIdrive.html لمزيد من المعلومات.