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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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