Baidu plataforma abierta Apolo piloto automático recientemente se unió formalmente a la Universidad de California, Berkeley DeepDrive aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) piloto automático Industry Alliance, y publicado datos y orientado hacia el futuro marca de tecnología Apollo Apollo Scape, abierto oficialmente ApolloScape información de datos de conducción automática a gran escala. Tencent ciencia y tecnología informaron que Baidu plataforma abierta coche Apolo ha unido oficialmente a la Universidad de Berkeley DeepDrive estudio profundo estudio alianza industria del automóvil profundidad de la Universidad de Berkeley. Universidad de Berkeley DeepDrive principalmente piloto automático industria de aplicaciones Alianza de visión por ordenador y técnicas de aprendizaje automático sector de la automoción, los miembros incluyen NVIDIA, Qualcomm (Qualcomm), GM (GM), Ford (Ford) desarrollo de la carrera de coches, etc. 20 proyectos de investigación multinacionales que cubren la percepción, las decisiones de planificación, la profundidad del aprendizaje del piloto automático importantes tecnologías clave. como vicepresidente de Baidu, AI plataforma tecnológica sistema (AIG) competencia general, Baidu Instituto de Investigación de Wang Haifeng dijo que la cooperación de Baidu con la Universidad de Berkeley innovación teórica se acelerará el proceso de las tecnologías de automóviles y aplicaciones a través del aterrizaje del Apolo abierto a los recursos de la industria y equipo académico superior de la Universidad de Berkeley. Baidu para lanzar información de datos abierta anunciado piloto automático ApolloScape, la razón de la medida es que la razón de la prisa de la industria para desarrollar pruebas de conducción automática, un gran número de datos reales es un material indispensable para la investigación, pero hay pocos equipos tienen la capacidad de ser capaces de desarrollar y operar una calibración periódica y recoger plataforma de coche de datos nueva. plataforma abierta Apolo por la liberación de la ApolloScape no sólo tiene la cantidad de datos de más de 10 veces mayor que el de paisajes urbanos y otros conjuntos de datos similares, incluyendo la percepción, escenarios de simulación, datos de la red de carreteras, por lo que el número de cien mil por de alta resolución de imagen de anotación de datos de segmentación semánticas de píxeles, más para cubrir entorno más complejo, el clima y las condiciones del tráfico, etc., en la vista de los datos más difíciles, los datos ApolloScape cubre estado de las carreteras más complejas, por ejemplo, que tanto como una sola imagen 162 vehículos o peatones 80, así como conjuntos de datos abiertos utilizando un pixel por pixel segmentación semántica marcar el camino, es el entorno de los más complejos, marcados el más preciso, los conjuntos de datos de piloto automático más Data-. ApolloScape liberado todo el conjunto de datos contiene por el número de cien mil píxeles dividida anotación semántica se beneficiará alta resolución INVESTIGACIÓN datos de imagen Personal de utilizar plenamente los datos. Baidu en el conjunto de datos definido 26 instancias de datos diferentes artículos semánticos (incluyendo automóviles, bicicletas, peatones, edificios, farolas, etc.), el futuro será cubierto además por un entorno más complejo, el clima y las condiciones del tráfico, etc. Además tecnología, ApolloScape también será más hacia el futuro en los estudios de simulación, el verdadero objetivo es la construcción de la reducción más alta del mundo, la plataforma de simulación escena más abundante, en la actualidad, ApolloScape planea través de la plataforma de simulación, mientras que Apolo invertirá varias decenas de vehículos autónomos a la misma una red de carreteras de viajar, una escena de la complejidad de realidad virtual de conducción, es uno de los más avanzados tecnología de simulación de conducción inteligente puede ayudar a los desarrolladores de prueba y optimizar la previsión, la toma de decisiones eficaz y algoritmo de planificación de la trayectoria, en gran medida mejorar la diversidad de prueba de conducción automática según los informes, la plataforma de Apolo se abrirá con la Universidad de Berkeley, organizado conjuntamente en la visión por computador y reconocimiento de patrones durante el seminario piloto automático Asamblea general (CVPR), y definir una serie de datos de tarea desafiante ApolloScape a gran escala para el desarrollo global y el piloto automático los investigadores explorar áreas potenciales para proporcionar avances tecnológicos y aplicaciones para crear Nueva plataforma.
