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CVPR WAD 挑戰(zhàn)賽開啟報名,四大自動駕駛挑戰(zhàn)賽等你來戰(zhàn)

本文作者: 汪思穎 2019-03-29 21:03
導(dǎo)語:賽題一:三維目標(biāo)檢測;賽題二:目標(biāo)檢測遷移學(xué)習(xí);賽題三:目標(biāo)跟蹤遷移學(xué)習(xí);賽題四:大規(guī)模檢測插值。

CVPR WAD 挑戰(zhàn)賽開啟報名,四大自動駕駛挑戰(zhàn)賽等你來戰(zhàn)

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論消息,CVPR 2019(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)將于 6 月 16-20 日在美國長灘舉行,目前,會上的各大挑戰(zhàn)賽已經(jīng)開始報名。

作為國際上以自動駕駛視覺為核心的頂級評測大賽,CVPR WAD 挑戰(zhàn)賽(Workshop on Autonomous Driving)以數(shù)據(jù)規(guī)模大、難度高著稱,每年這一賽事都能吸引到全球業(yè)界和學(xué)術(shù)界的多路頂級團(tuán)隊參與。日前,滴滴、nuTonomy 以及加州大學(xué)伯克利分校 DeepDrive 深度學(xué)習(xí)自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(BDD)合作,正式啟動 CVPR 2019 WAD 自動駕駛識別挑戰(zhàn)賽,邀請全球算法高手來挑戰(zhàn)自動駕駛領(lǐng)域重點難題。

針對此次挑戰(zhàn)賽,滴滴提供了一個大規(guī)模、高質(zhì)量的真實駕駛場景視頻數(shù)據(jù)集 D2-City(https://gaia.didichuxing.com/d2city),涵蓋 12 類行車和道路相關(guān)的目標(biāo)標(biāo)注,旨在鼓勵相關(guān)領(lǐng)域前沿算法的發(fā)明與實現(xiàn)。

本次CVPR 2019 WAD 挑戰(zhàn)賽共提供了四項全新的基于多個駕駛數(shù)據(jù)集的自動駕駛相關(guān)任務(wù)。

  • 賽題一:三維目標(biāo)檢測

  • 賽題二:目標(biāo)檢測遷移學(xué)習(xí)

  • 賽題三:目標(biāo)跟蹤遷移學(xué)習(xí)

  • 賽題四:大規(guī)模檢測插值

三維目標(biāo)檢測比賽建立在 nuScenes 數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)之上,參賽者需要根據(jù)傳感器在 360 度旋轉(zhuǎn)視角下得到的數(shù)據(jù)來估計車輛周圍物體的三維位置、速度和屬性。比賽將分為三個賽道:激光雷達(dá)賽道(僅能使用激光雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)作為輸入)、相機(jī)賽道(僅能使用相機(jī)傳感器數(shù)據(jù)作為輸入)和開放性賽道(可以將多種傳感器相結(jié)合)。

目標(biāo)檢測遷移學(xué)習(xí)和目標(biāo)跟蹤遷移學(xué)習(xí)建立在滴滴此次發(fā)布的 D2-City 數(shù)據(jù)集與 BDD 發(fā)布的 BDD100K數(shù)據(jù)集上。目標(biāo)檢測遷移學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽中,參賽者需要利用采集自美國的 BDD100K 數(shù)據(jù),訓(xùn)練目標(biāo)檢測模型,用于 D2-City 數(shù)據(jù)中;目標(biāo)跟蹤遷移學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽中,參賽者需要利用 D2-City 數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于 BDD100K 數(shù)據(jù)。

大規(guī)模檢測插值探索賽中,參賽者需要基于 D2-City 數(shù)據(jù)集,在大量只提供了關(guān)鍵幀標(biāo)注的視頻上補(bǔ)全整段視頻的框檢測結(jié)果。這項探索賽致力于鼓勵在目標(biāo)檢測、插值、檢測追蹤、域適應(yīng)等各領(lǐng)域結(jié)合的應(yīng)用的相關(guān)研究。參賽者可以利用 BDD100K 數(shù)據(jù)集和其他公開可用的相關(guān)數(shù)據(jù)集或是借助部分人工標(biāo)注修正去提升最終結(jié)果。

關(guān)于數(shù)據(jù)集:

  • nuScenes數(shù)據(jù)集

由 nuTonomy 提供,數(shù)據(jù)采集自波士頓和新加坡的 1000 個駕駛場景,每個視頻時長 20s,視頻場景非常多樣。完整的數(shù)據(jù)集包括大約 1.4M 的相機(jī)圖像,390k 的激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù),1.4M 的雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)和在 4 萬個關(guān)鍵幀下、大小為 1.4M 的物體邊界框數(shù)據(jù)。

為了方便常見的計算機(jī)視覺任務(wù)(如對象檢測和跟蹤),nuTonomy 以 2Hz 的采樣頻率,用精確的 3D 邊界框標(biāo)注了 23 個對象類。此外,他們還對對象級的屬性進(jìn)行了注釋。

  • BDD100K 數(shù)據(jù)集

由伯克利大學(xué)發(fā)布,數(shù)據(jù)集在美國的不同地方收集,包含 10 萬段視頻。每段視頻時長大約為 40 秒,格式為 720p、30 fps。視頻中還包括手機(jī)記錄的 GPS/IMU 信息,可以顯示出大致的駕駛軌跡。數(shù)據(jù)集中有很多不同天氣,包括晴天、陰天和雨天,還有一天中的不同時間段,如白天和夜晚。

每段視頻的第 10 秒均有進(jìn)行關(guān)鍵幀采樣,并為關(guān)鍵幀加上了注釋,這 10 萬個關(guān)鍵幀中經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的對象也被標(biāo)上了邊界框。

  • D2-City 數(shù)據(jù)集

采集自運行在中國五個城市的滴滴運營車輛,是一個大規(guī)模行車視頻數(shù)據(jù)集,提供了超過一萬段行車記錄儀記錄的前視視頻數(shù)據(jù)。所有視頻均以高清(720P)或超高清(1080P)分辨率錄制。所提供的原始數(shù)據(jù)均存儲為幀率 25fps、時長 30 秒的短視頻。

滴滴為其中的約一千段視頻提供了包括目標(biāo)框位置、目標(biāo)類別和追蹤 ID 信息的逐幀標(biāo)注,涵蓋了共 12 類行車和道路相關(guān)的目標(biāo)類別,并為一部分其余的視頻提供了關(guān)鍵幀的框標(biāo)注。

與現(xiàn)有的自動駕駛公開數(shù)據(jù)集相比,此次發(fā)布的 D2-City 數(shù)據(jù)集提供了更多在復(fù)雜或有挑戰(zhàn)性的天氣、交通、采集狀況下所收集的真實場景數(shù)據(jù),如光線不足、雨霧天氣、道路擁堵、圖像清晰度低等。

即日起,全球企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和院校均可組成參賽隊伍在挑戰(zhàn)賽官網(wǎng)進(jìn)行報名,

第一項挑戰(zhàn)賽將于 6 月 15 日截止,后三項挑戰(zhàn)賽將于 5 月 31 日截止,最終優(yōu)勝團(tuán)隊獎項將于 6 月 17 日的 CVPR 2019 自動駕駛研討會上正式頒發(fā)。

挑戰(zhàn)賽官網(wǎng):https://sites.google.com/view/wad2019/challenge

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編輯整理。雷鋒網(wǎng)

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