一向講究開放、不斷吸吸納新成員加入的百度 Apollo 自動(dòng)駕駛平臺(tái)，最近「一反常態(tài)」，主動(dòng)宣布加入加州大學(xué)伯克利 DeepDrive 自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。

美國時(shí)間 3 月 8 日，百度方面宣布 Apollo 自動(dòng)駕駛開放平臺(tái)正式加入 DeepDrive 深度學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并發(fā)布了 Apollo 自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集 ApolloScape。

如此吸引百度 Apollo 平臺(tái)主動(dòng)加入這個(gè)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，恐怕是后者更為豐富的自動(dòng)駕駛學(xué)術(shù)成果和產(chǎn)業(yè)資源。

如果你對(duì) UC Berkeley（加州大學(xué)伯克利分校）足夠了解，就知道 DeepDrive 是 UC Berkeley 兩大與汽車智能化相關(guān)的實(shí)驗(yàn)室之一（另一個(gè)是 InterACT）。

DeepDrive 的研究成果并非停留在實(shí)驗(yàn)室，而是與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合緊密，目前合作伙伴有諸如博世、采埃孚等一級(jí)供應(yīng)商，大眾、本田、現(xiàn)代等車企，恩智浦、英偉達(dá)等芯片廠商，以及華為、馭勢(shì)等中國公司均是其合作對(duì)象。

*Deep Drive研究項(xiàng)目的合作伙伴

而 DeepDrive 深度學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟則是由加州大學(xué)伯克利分校領(lǐng)導(dǎo)的研究應(yīng)用于汽車領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)前沿技術(shù)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。

它的成員包括：英偉達(dá)、高通、通用、福特等 20 家全球自動(dòng)駕駛領(lǐng)域頂尖企業(yè)，研究項(xiàng)目覆蓋感知、規(guī)劃決策、深度學(xué)習(xí)等自動(dòng)駕駛關(guān)鍵領(lǐng)域。

百度加入這個(gè)聯(lián)盟的目的，是希望通過攜手全球自動(dòng)駕駛領(lǐng)先企業(yè)以及頂級(jí)學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，共享研究成果、加速自動(dòng)駕駛的技術(shù)創(chuàng)新和落地應(yīng)用進(jìn)程，以此來壯大自動(dòng)駕駛研發(fā)力量。

這次發(fā)布的另一個(gè)看點(diǎn)是百度開放的 ApolloScape 數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)集一般分為兩類：一類是通用數(shù)據(jù)集，這是由純計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域提出的數(shù)據(jù)集，這類數(shù)據(jù)集僅僅因?yàn)橛小败嚒钡脑?；另一類是自?dòng)駕駛數(shù)據(jù)集，不光包括計(jì)算機(jī)視覺信息，還有 IMU、GPS 等信息。例如 KITTI，這是目前國際上最大的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集，地位不可小覷。

顯然，百度也希望將 ApolloScape 打造成為這樣一個(gè)數(shù)據(jù)集。那么，ApolloScape 數(shù)據(jù)集有哪些亮點(diǎn)呢？

百度認(rèn)為，海量、高質(zhì)的真實(shí)數(shù)據(jù)是自動(dòng)駕駛開發(fā)測(cè)試中必不可缺的「原料」，因此 ApolloScape 的數(shù)據(jù)量是同類數(shù)據(jù)集（如 Cityscapes ）的 10 倍以上。

其中，數(shù)據(jù)量?jī)?nèi)容包括：感知、仿真場(chǎng)景、路網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)十萬幀逐像素語義分割標(biāo)注的高分辨率圖像數(shù)據(jù)。百度方面介紹，從數(shù)據(jù)難度維度看，ApolloScape 數(shù)據(jù)集涵蓋了更復(fù)雜的道路狀況。一個(gè)例子是單張圖像中多達(dá) 162 輛交通工具或 80 名行人。

除此之外，這個(gè)開放數(shù)據(jù)集采用了逐像素語義分割標(biāo)注的方式，百度稱這是「目前環(huán)境最復(fù)雜、標(biāo)注最精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)量最大的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集。」

 ApolloScape標(biāo)注數(shù)據(jù)示例 

ApolloScape深度數(shù)據(jù)示例

Kitti，CityScapes和 ApolloScape 關(guān)于數(shù)據(jù)實(shí)例的對(duì)比

ApolloScape 另一個(gè)特點(diǎn)是包含了數(shù)十萬幀逐像素語義分割標(biāo)注的高分辨率圖像數(shù)據(jù)。

為便于研究人員更好的利用數(shù)據(jù)集的價(jià)值，百度在數(shù)據(jù)集中定義了共 26 個(gè)不同語義項(xiàng)的數(shù)據(jù)實(shí)例（例如汽車、自行車、行人、建筑、路燈等），并將進(jìn)一步涵蓋更復(fù)雜的環(huán)境、天氣和交通狀況等。

數(shù)據(jù)中包含的各類實(shí)例的信息

仿真也是這個(gè)數(shù)據(jù)集的一個(gè)重點(diǎn)項(xiàng)目。百度的目標(biāo)是打造真實(shí)世界還原度最高、場(chǎng)景最豐富的仿真平臺(tái)。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，基于 Apollo 仿真平臺(tái)，ApolloScape 計(jì)劃將數(shù)十輛自動(dòng)駕駛車輛投入到同一個(gè)路網(wǎng)中行駛，通過模擬真實(shí)復(fù)雜駕駛場(chǎng)景和多車博弈過程，幫助研發(fā)人員有效檢驗(yàn)并優(yōu)化預(yù)測(cè)、決策和路徑規(guī)劃等算法，提升自動(dòng)駕駛測(cè)試的多樣性。

為了盤活這個(gè)數(shù)據(jù)集，吸引更多開發(fā)者使用 ApolloScape 數(shù)據(jù)集，在今年的 CVPR 期間，百度 Apollo 將聯(lián)合加州大學(xué)伯克利分校舉辦自動(dòng)駕駛研討會(huì)（Workshop on Autonomous Driving），希望借此為全球自動(dòng)駕駛開發(fā)者和研究人員提供一個(gè)技術(shù)突破和應(yīng)用創(chuàng)新平臺(tái)。

在過去，計(jì)算機(jī)視覺一直面臨的一個(gè)通病是舊的算法在新的數(shù)據(jù)集上不起作用。

「我們號(hào)稱解決了一個(gè)問題，只不過是解決了一個(gè)數(shù)據(jù)集，并不能說明我們真正解決了這個(gè)問題，而這種情況經(jīng)常發(fā)生?！箛鴥?nèi)某家自動(dòng)駕駛公司 CTO 對(duì)雷鋒網(wǎng)表示。

舉例而言，我們可以將自動(dòng)駕駛這個(gè)「大系統(tǒng)」拆成 100 個(gè)小的計(jì)算機(jī)視覺問題。

但這里就存在值得深思的兩點(diǎn)：第一，我們不知道這 100 個(gè)問題中哪個(gè)問題更重要；第二，我們不知道在解決了哪個(gè)問題、解決到何種程度以后，就能號(hào)稱我們完全解決了自動(dòng)駕駛問題。

所以，如何解決自動(dòng)駕駛「大系統(tǒng)」和自動(dòng)駕駛「小模塊」之間的問題，這才是百度 ApolloScape 數(shù)據(jù)集需要建立的下一步優(yōu)勢(shì)，也是從業(yè)者和開發(fā)者們需要的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集。