6月18-22日，全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR 2018（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）在美國鹽城湖召開，各國領先科技企業紛紛攜研究成果來此展開一場精彩的“學術論劍”，其中不乏近年來在人工智能領域風生水起的中國企業。作為國內人工智能資深玩家，百度怎會缺席，不僅贊助了這屆CVPR，還聯合UC Berkeley和NVIDIA舉辦了唯一一場自動駕駛研討會（Workshop on Autonomous Driving-WAD）。基於百度Apollo發佈的大規模自動駕駛數據集ApolloScape展開的視頻場景解析挑戰賽(Video Segmentation Challenge) 可謂是本屆CVPR的最受關注的挑戰賽之一，吸引了全球145支高校和機構團隊的極客們施展拳腳，而來自國內的曠視科技拿下了此項挑戰賽的頭名。
（自動駕駛研討會聯合主席，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人楊睿剛教授）
自動駕駛發展至今，世界範圍內的合作、交流、資源共享越來越常見。這次，百度Apollo的自動駕駛研討會也把眾多學術界和業界叱吒風雲的大咖們聚集在一起，圍繞自動駕駛的未來發展、如何促進產學研合作、人才培養等問題展開探討。來自Waymo，Lyft和Uber的演講嘉賓們不約而同地將數據的重要性排在了第一，特別是不常見路況的採集和標註，比如堵車、路邊開著門的車等等場景。
（自動駕駛研討會現場照片， UIUC 教授 David Forsyth）
百度Apollo此次也聚焦在數據上，自動駕駛研討會聯合主席，百度機器人與自動駕駛實驗室負責人楊睿剛教授在會上提到，在自動駕駛開發測試中，海量、高質的真實數據是必不可缺的“原料”。但是，少有團隊有能力開發並維持一個適用的自動駕駛平臺，長期的，系統的收集和標註新數據，因此行業亟需一個數據量充沛、標註詳實的自動駕駛專用數據平臺。所以今年3月份，百度正式發佈了大規模自動駕駛數據集ApolloScape，百度Apollo參與這次CVPR大會的重點也是ApolloScape。
除了乾貨滿滿的研討會，視頻場景解析挑戰賽也看點十足，145個國內外參賽隊伍你追我趕，上線兩個月來排行榜持續不斷地刷新，堪稱極客們的風雲英雄榜。最終，來自曠視科技的隊伍力壓群雄，奪得桂冠。研討會上，百度Apollo對優勝隊伍進行了現場頒獎，其中獲獎團隊代表還發表了演講。來自Nvidia的參賽隊伍提出了來自ApolloScape的一些挑戰，例如非常多的人和車，多樣的光照條件，獨特的圍牆和三輪車類別等。更為重要的是，ApolloScape提供了大量視頻標註和三維標註，怎樣有效利用這些信息將會是自動駕駛科研的新挑戰和機遇。來自曠視科技的參賽隊伍在會後也提到了三維標註數據的重要性，隨著三維信息越來越容易被獲取，計算機視覺及模式識別領域裡基於三維信息的檢測、分割、跟蹤、定位、重建等研究課題會越來越重要。
ApolloScape具備大規模測繪級別的, 稠密的，三維點雲，尤其是每個點都被標註了語義信息，這是其他所有公開街景數據集所欠缺的。
曠視科技介紹他們的獲獎工作
圖像的語義標註是一項“苦力活”，需要耗費大量的財力和人力，因此能夠用於語義分割的標註圖像數據非常少。所以，評價一個自動駕駛數據集，不僅要看開放場景的多少，還要看被標註的圖像數據量。據官方介紹，ApolloScape開放的像素級語義標註圖像已有14.7萬幀，其中包括感知分類和路網數據等數十萬幀逐像素語義分割標註的高分辨率圖像數據，以及與其對應的逐像素語義標註，未來還將進一步涵蓋更復雜的環境、天氣和交通狀況，添加更多的傳感器來擴充數據的多樣性。有著一個業界巨頭的長期支持，ApolloScape的開放對自動駕駛的學術研究和產業行業來說可以說是“久旱逢甘霖”。
百度Apollo在大會上還透露，ApolloSpace接下來將為數據集拓展更多類型、更多屬性的數據：通過添加紅外圖像，幫助自動駕駛算法更容易進行夜間檢測；提取更稠密的軌跡信息，用於對駕駛行為進行建模；以及通過眾包模式採集立體視覺的駕駛特殊事件圖像。此外，ApolloScape未來還將增加美國的相關數據。
發佈1年多來，百度Apollo已經有了來自企業、高校、政府等領域的100多個合作伙伴。這次百度Apollo在國際頂級學術會議上施展拳腳也可以看出其在產學研多領域的重要影響力。
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