Baidu plataforma aberta Apollo piloto automático recentemente aderiu formalmente da Universidade da Califórnia, aprendizagem profunda Berkeley DeepDrive (aprendizagem de profundidade) piloto automático Industry Alliance, e publicou dados e voltada para o futuro da marca tecnologia Apollo Apollo Scape, abriu oficialmente ApolloScape informação automática de dados de condução em grande escala. Tencent ciência e tecnologia informou que o carro Baidu plataforma aberta Apollo juntou oficialmente UC Berkeley DeepDrive estudo aprofundado estudo indústria automóvel aliança UC Berkeley. UC Berkeley DeepDrive profundidade principalmente piloto automático indústria aplicação aliança de visão computacional e técnicas de aprendizado de máquina setor automotivo, os membros incluem NVIDIA, Qualcomm, GM, Ford e outras 20 corporações multinacionais que desenvolvem negócios auto-dirigentes, projetos de pesquisa abrangem tecnologias automáticas principais, como percepção, planejamento e tomada de decisões, aprendizado profundo, etc. Como vice-presidente da Baidu, AI Technology Platform sistema (AIG) a responsabilidade global, Baidu Instituto de Pesquisa de Wang Haifeng disse que a cooperação da Baidu com UC Berkeley inovação teórica irá acelerar o processo de tecnologias de automóveis e aplicações através do pouso da Apollo aberto a recursos da indústria e equipe acadêmica superior da UC Berkeley. Baidu na conferência O anúncio das informações de dados abertas automáticas da ApolloScape é a razão pela qual a indústria está correndo porque a grande quantidade de dados reais é uma matéria-prima de pesquisa indispensável no teste de desenvolvimento do piloto automático. No entanto, poucas equipes têm a capacidade de desenvolver e operar uma calibração periódica e coletar nova plataforma de carro dados. plataforma Apollo aberto para o lançamento do ApolloScape não tem apenas a quantidade de dados de mais de 10 vezes maior do que urbanas e outros conjuntos de dados semelhantes, incluindo a percepção, cenários de simulação, dados da rede rodoviária, e assim o número de cem mil por Dados de imagem de alta resolução semeticamente segmentados Pixel, cobrindo ainda mais ambientes complexos, clima, condições de tráfego, etc. Em termos de dificuldade de dados, os dados ApolloScape cobrem condições de estrada mais complexas, como até uma única imagem 162 veículos ou pedestres 80, bem como conjuntos de dados abertos usando um pixel por pixel segmentação semântica marcar o caminho, é o ambiente o mais complexo, marcado o mais preciso, os conjuntos de dados do piloto automático mais Dados-. ApolloScape lançado todo o conjunto de dados contém Centenas de milhares de quadros de segmentação semântica pixel por pixel de dados de imagem de alta resolução facilitarão a pesquisa Pessoal faz uso integral dos dados. O Baidu definiu 26 exemplos de diferentes itens semânticos no conjunto de dados (incluindo carros, bicicletas, pedestres, edifícios, luzes de rua, etc.). O futuro abrangerá mais ambientes, clima e condições de tráfego mais complexas. tecnologia, ApolloScape também será mais prospectivas em estudos de simulação, o objetivo real é construir maior redução do mundo, a plataforma de simulação cena mais abundante; atualmente, ApolloScape pretende através da plataforma de simulação, enquanto Apollo vai investir várias dezenas de veículos autônomos para o mesmo O funcionamento de uma rede rodoviária para simular um verdadeiro cenário de condução complexa é uma das mais avançadas tecnologias de simulação de condução inteligente disponíveis. Pode ajudar o pessoal de P & D a analisar e otimizar eficazmente algoritmos, como a previsão, a tomada de decisão e o planejamento do caminho, e melhorar a diversidade de testes de condução automatizada. De acordo com os relatórios, a Apollo Open Platform também co-organizará seminários de auto-condução com a UC Berkeley durante a Conferência de Visão de Computadores e Reconhecimento de Padrões (CVPR) e definirá múltiplos desafios de tarefas com os dados em larga escala da ApolloScape para desenvolvedores de auto-condução globais e Os pesquisadores fornecem uma exploração comum de áreas voltadas para o futuro de avanços tecnológicos e inovação de aplicativos Nova plataforma.
