AI 挑战赛 | 基于百度 ApolloSpace 数据集的自动驾驶挑战赛

美国时间 3 月 8 日,百度方面宣布 Apollo 自动驾驶开放平台正式加入 DeepDrive 深度学习自动驾驶产业联盟,并发布了 Apollo 自动驾驶数据集 ApolloScape。

同时,百度 Apollo 联合加州大学伯克利分校,在 CVPR(IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议)期间联合举办自动驾驶研讨会(Workshop on Autonomous Driving),并推出基于 ApolloSpace 大规模数据集的自动驾驶挑战赛。

除了百度的 ApolloSpace 数据集,本次比赛还能够使用由 Berkeley DeepDrive(BDD)提供的视频数据集。 BDD 集包括 100K 个短视频剪辑(每个视频剪辑为 40 秒),每个视频剪辑中的关键帧都被注释。

挑战赛官方网站:

http://wad.ai/challenge.html

本次挑战赛主要有以下几个任务:

任务一:可驾驶区域划分

本次挑战赛的主要任务是区分可以驱车驾驶的区域,要求系统能够寻找到正在行驶的道路上潜在的可驾驶区域。

任务二:道路物体检测

该任务是检测与驾驶策略最相关的对象,更具体地说,要用边界框检测以下类别的对象:车辆,行人和交通标志/信号。

任务三:语义分割的领域自适应

BDD 数据集和 ApolloScape 相结合,具有覆盖天气,时间和地理多样性等多个领域的优势。 在这个任务中,参与者需要在单个条件下通过给定注释,并在不同条件下捕获的测试图像。一个是时间/天气条件; 另一个是地理适应性,更特别的是来自加利福尼亚州(美国)和北京(中国)的训练/测试。

任务四:实例级视频可移动对象分割

在这个任务中,参与者会有一组每个像素都标记好的视频序列,车辆和行人等移动对象同样标注好,该任务的目标是评估视频场景解析的技术水平。

有兴趣的参与者可通过 WAD KAGGLE FEATURE Kaggle 界面提交结果。

原文发布于微信公众号 - 目标检测和深度学习(The_leader_of_DL_CV)

原文发表时间:2018-03-23

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏前端儿

谁是最好的Coder

输入数据有多组。 输入一个数n,代表计科班的总人数。 接下来有n行数,一行数有两个数a,b。 其中a代表该同学的编程水平,b代表该同学的帅气程度。 n=0表示输...

1052
来自专栏华章科技

数学,原来可以这么美!

导读:法国著名艺术家罗丹曾说:世界中从不缺少美,而是缺少发现美的眼睛。对于我们的眼睛,不是缺少美,而是缺少发现。如果我们能够用数学的眼光来观察世界,又将会是怎样...

1442
来自专栏WOLFRAM

用Mathematica提高英语写作水平

1572
来自专栏大数据文摘

英国科学期刊选出了世界上最美丽的10个公式

1543
来自专栏机器之心

2018谷歌学术期刊&出版物排名公布:CVPR挤进前20

榜单链接:https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues

1582
来自专栏人工智能LeadAI

40 行代码搞定主题词提取

大家都知道,做中文搜索?,得先搞定中文分词。突然意识到,以前从没想过「为什么分词能够提高搜索的精度?」。正确的问法应该是「分词为什么能够改善搜索的排序结果?」,...

872
来自专栏AI2ML人工智能to机器学习

人工智能深度学习人物关系[全]

为庆祝祖国母亲生日和自己终于脱单,给大家献上这篇绝对的干货!也提前祝大家国庆快乐!

1101
来自专栏深度学习自然语言处理

【概率论】基础之概率概论与集合论

概率论对于我们学习机器学习,深度学习等理论,还是自然语言处理,计算机视觉等应用都是很有用的。概率论和其他线性代数,微积分等还是不太一样的,概率这样的问题,就是在...

1263
来自专栏量子位

比男友更了解你的穿搭喜好,这个模型可以陪你挑衣服 | 论文

安妮 编译自 arXiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 购物网站总想通过推荐系统让你多买几件衣服。 但穿搭可是个不太好把控的东西,复杂的服装风格不仅让...

38111
来自专栏华章科技

MIT牛人解说数学体系

导读:本文为深度学习和计算机科学大牛林达华教授在MIT攻读博士学位时梳理总结的数学体系介绍。

1551

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券