3月9日，百度Apollo自動駕駛開放平臺正式加入加州大學伯克利DeepDrive深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(Berkeley DeepDrive)，并發(fā)布了Apollo數(shù)據(jù)以及前沿技術(shù)品牌Apollo Scape，正式開放了Apollo Scape大規(guī)模自動駕駛數(shù)據(jù)集。

　　加州大學伯克利DeepDrive深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟是由加州大學伯克利分校領(lǐng)導(dǎo)的，研究應(yīng)用于汽車領(lǐng)域的計算機視覺和機器學習前沿技術(shù)的產(chǎn)業(yè)。聯(lián)盟包括了英偉達、高通、通用、福特等20家全球自動駕駛領(lǐng)域企業(yè)，研究項目覆蓋感知、規(guī)劃決策、深度學習等自動駕駛關(guān)鍵領(lǐng)域。

　　在發(fā)布會上，百度ApolloScape發(fā)布了自動駕駛開放數(shù)據(jù)集，開放了比Cityscapes等同類數(shù)據(jù)集大10倍以上的數(shù)據(jù)量，包括感知、仿真場景、路網(wǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)十萬幀逐像素語義分割標注的高分辨率圖像數(shù)據(jù)，還涵蓋了更復(fù)雜的環(huán)境、天氣和交通狀況等數(shù)據(jù)。

　　該數(shù)據(jù)集包含數(shù)十萬幀逐像素語義分割標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)集的價值，在數(shù)據(jù)集中定義了共26個不同語義項的數(shù)據(jù)實例(例如汽車、自行車、行人、建筑、路燈等)。

　　據(jù)悉，Apollo開放平臺還將與加州大學伯克利分校在CVPR(IEEE國際計算機視覺與模式識別會議)期間聯(lián)合舉辦自動駕駛研討會(Workshop on Autonomous Driving)，并將基于ApolloScape的大規(guī)模數(shù)據(jù)集定義了多項任務(wù)挑戰(zhàn)，為全球自動駕駛開發(fā)者和研究人員提供共同探索前沿領(lǐng)域技術(shù)突破及應(yīng)用創(chuàng)新的平臺。