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来自中国的互联网巨头百度发布了 ApolloScape ，这是一个用于自动驾驶汽车仿真的大型数据集。
ApolloScape 的规模和复杂度都要比现有类似的数据集（如 Kitti 和 CityScapes ）高出一个量级。ApolloScape 提供了分辨率高 10 倍、有像素级标注的图像，其中包括 26 个不同的可识别对象，如汽车、自行车、行人和建筑物。该数据集提供了多个层级的场景复杂度，层级越高，行人和车辆越多，在指定的场景中最多可以有 100 辆汽车。该数据集还提供了针对更具挑战性环境（如恶劣天气或极端照明条件）的更广泛数据集。ApolloScape 数据集还在开发之中。此次发布的是一个包含 144K 图像帧的第一子集。
ApolloScape 数据集是百度自动驾驶开放式平台 Apollo 2 的一部分。Apollo 的源代码在 Apache-2.0 许可协议下开源，其中包括一个 2D/3D 车辆驾驶仿真环境以及设置车辆用于进一步数据收集的硬件指令。 Apollo GitHub 项目提供了帮助用户在 Docker 环境中安装仿真环境的全部指令。
该数据集将用于促进自动学习研究，如寻道（可驾驶区域分割）、检测物体（道路物体检测）、针对不同的地点或天气条件生成模型（语义分割的领域适应）以及跟踪运动物体（实例级视频移动对象分割）。
这些研究任务构成了由百度资助的自动驾驶（WAD）挑战研讨会，将于明年六月在IEEE 计算机视觉和模式识别国际会议 CVPR 2018 上举行。WAD 挑战聚集了学界和业界的众多研究人员和工程师，探讨计算机视觉在自动驾驶领域的应用。
据 ArsTechnica 报道，目前，来自谷歌母公司 Alphabet 自动驾驶部门 Waymo 正和 GM 一道引领全球自动驾驶汽车创新，而百度正在成为自动驾驶领域的有力竞争者。开放ApolloScape 数据集可以视为百度弱化谷歌数据优势、提升其行业地位的一项举措。
为此，百度进一步宣布，它已经加入伯克利DeepDrive （BDD）行业联盟，这是一个顶级的研究联盟，成员包括福特、NVIDIA 公司、高通和通用汽车。BDD 致力于深度增强学习、交叉模式迁移学习在自动驾驶领域的应用。
百度还和数据科学在线教育网站Udacity 合作推出了在线课程“ Apollo 入门”，这是 Udacity自动驾驶汽车纳米学位的一部分。目前，开课日期尚未确定。
根据 KPMG 2018 自动驾驶成熟度指数，在为未来自动驾驶汽车做准备的 20 个国家中，中国排在第 16 位。百度是中国三大自动驾驶公司之一，另外两家是 JingChi.ai 和 Pony.ai 。
查看英文原文： Baidu Releases Huge Dataset for Autonomous-Vehicle Research
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