最近、Baiduのオープンプラットフォームアポロオートパイロットが正式にカリフォルニア大学バークレー校DeepDrive深い学習（深い学習が）業界アライアンスをオートパイロット、およびデータを公表し、前向きな技術のブランドアポロアポロスケープ、正式にApolloScape大規模な自動運転データ情報を開く参加しました。テンセント科学技術は、Baiduの車のオープンプラットフォームアポロが正式に主にコンピュータビジョンと機械学習技術自動車分野のアプリケーション業界アライアンスをオートパイロット、メンバーはNVIDIAが含まUCバークレーDeepDrive深度調査自動車業界の提携UCバークレー。UCバークレーDeepDriveの深さの調査に参加したことを報告しましたクアルコム（Qualcomm社）、GM（GM）、フォード（フォード）カーキャリア開発などの知覚、計画決定、自動操縦の重要な鍵となる技術を学ぶの深さをカバーする20件の多国籍研究プロジェクト。Baiduの副社長、AI技術プラットフォームとして、システム（AIG）全体的な責任、王ハイフォンのBaiduの研究所は、カリフォルニア大学バークレー校の理論的革新とBaiduの協力は、業界のリソースとUCバークレー校のトップの学術チームにオープンアポロ着陸を通じて車の技術とアプリケーションのプロセスを加速すると発表しました。 Baiduは会議でApolloScapeは、オープンデータ情報をオートパイロット発表し、移動の理由は、自動運転テストを開発するために、業界のラッシュの理由は、実際のデータが多数必要不可欠な研究材料であるということですが、いくつかのチームがあるの開発・運営することができるようにする能力を持っています定期的なキャリブレーションと新しいデータ車のプラットフォームを収集する。ApolloScapeの解放のためのアポロオープンプラットフォームは、都市景観や知覚、シミュレーションシナリオ、道路ネットワークデータを含む他の類似のデータセット、10倍以上のデータ量を持ち、そしてだけでなく、そう10万の数だけピクセルの高解像度画像アノテーションセマンティックセグメンテーションデータは、より困難なデータの観点等より複雑な環境、気象及び交通状況をカバーするために、さらに、ApolloScapeデータは、単一の画像として、そのような多く、たとえば、より複雑な道路状況をカバー162台の車両や歩行者80と同様にピクセルセマンティックセグメンテーションマークで道をピクセルを使用して開いたデータセット、環境は最も複雑で、最も正確な、ほとんどのデータ - オートパイロットデータセットをマーク。ApolloScapeは、データセット全体が含まれているリリース高解像度の画像データをピクセル毎にセマンティックに分割する何十万個ものフレームが研究を容易にしますスタッフは、より多くのデータを完全に利用している。百度を定義したデータセット内の26のデータ・インスタンスに加えてなど、将来はより一層複雑な環境、天候や交通状況によってカバーされる、（車、自転車、歩行者、建物、街路灯などを含む）異なるセマンティックアイテム、ApolloScapeもシミュレーション研究にもっと前向きな技術となり、本当の目標は、世界最高の減少、最も豊富なシーンシミュレーションプラットフォームを構築することです。アポロが同じに数十自律走行車を投資する一方で、現在、ApolloScapeは、シミュレーションプラットフォームを通じて計画し走行路網、仮想現実走行シーンの複雑さは、自動化された運転免許試験の多様性を向上させる大幅に、開発者がテストを助け、効果的な予測、意思決定と経路計画アルゴリズムを最適化することができる最も先進的なインテリジェントドライビングシミュレーション技術の一つであります報告によると、アポロのプラットフォームは、共同総会（CVPR）自動操縦セミナー中にコンピュータビジョンとパターン認識に整理UCバークレー校で開かれ、そしてグローバルな開発者および自動操縦のためのタスクに挑戦し、大規模データApolloScapeの数を定義します研究者は、技術革新とアプリケーション・イノベーションの未来の領域について共通の探究を提供します新しいプラットフォーム。
