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格物钛携手UC伯克利举办自动驾驶预测模型挑战赛,CVPR揭晓结果 行为预测为何是挑战? INTERACTION数据集预测挑战赛 举办方 传送门:

转载 2020-03-24 0 3

又一个自动驾驶挑战赛启动,目标明确,发起者来头不小。

近日,加州大学伯克利分校机械系统控制实验室(MSC Lab)携手Waymo、Graviti(格物钛)和AWS,发起“INTERACTION数据集预测挑战赛”

核心目标,希望进一步促进自动驾驶领域的行为预测技术发展,加速预测模型/算法评价的研究。

这也是业界对于该自动驾驶技术挑战的一次核心攻坚。

格物钛携手UC伯克利举办自动驾驶预测模型挑战赛,CVPR揭晓结果

目前,无论是学术界,还是工业界,都一致承认行为预测(Prediction: 如轨迹、动作、意图)是自动驾驶领域最具挑战性的问题之一,它是阻碍全自动驾驶实现的一大因素。

而要解决这一问题,有两个条件不可或缺:

一是包含很多车辆和行人交互的真实场景运动数据的收集和积累。

二是可以通过这些数据对各种预测算法进行正确而有效的评价。

但不幸的是,目前没有一个可以公平比较不同预测模型(或算法)性能的基准,尤其是在考虑到有规划在环的情况下(模型集成了预测和规划两个模块),公平基准是个大难题。

为此加州大学伯克利分校机械系统控制实验室(MSC Lab)与来自卡尔斯鲁厄理工学院(KIT),以及国立巴黎高等矿业学院(MINES ParisTech)的合作者,共同建立了一个国际性、对抗性、协作性的数据集(INTERACTION)。

它能准确再现不同国家的各种驾驶场景中道路使用者(如车辆、行人)的大量交互性行为。

于是,更进一步的“英雄帖”也可以基于此展开。

格物钛携手UC伯克利举办自动驾驶预测模型挑战赛,CVPR揭晓结果

本次共分为 5 个挑战赛。

分别是常规挑战赛、数据效率挑战赛、概括性挑战赛、闭环挑战赛、开源挑战赛。

本次大赛计划在3月和6月举办两轮比赛,根据较为公允的指标对预测模型和算法进行不同方面的评价和测试。

格物钛携手UC伯克利举办自动驾驶预测模型挑战赛,CVPR揭晓结果

参赛者可以获得训练和验证数据集的输入和输出,但只能获得测试集的输入。

在参赛者提交了测试集上算法输出的结果后,将进行一系列评价,并在活动排行榜上公布得分。

首轮赛事将持续到5月底截止,挑战赛数据集和结果将在6月举行的Waymo 2020 CVPR 的论坛上公布。

更多详情,也可以移步文末传送门。

格物钛携手UC伯克利举办自动驾驶预测模型挑战赛,CVPR揭晓结果

同时,也介绍下本次挑战赛的举办方。

加州大学伯克利分校的机械系统控制实验室(MSC实验室)

由Massayoshi Tomizuka教授领导管理。Massayoshi Tomizuka教授于1974年就职UCB机械工程系,目前是Cheryl和John Neerhout,Jr.杰出教授。MSC实验室对汽车自动化和控制领域有30多年的研究历史,并与加利福尼亚州PATH合作展示了Demo’97。

过去十年,MSC实验室集中研究智能/自主系统以及这类系统与人的交互,涉及制造(工业机器人)和运输(自动驾驶车辆)领域。

该研究强调了模型控制与机器学习之间的协同作用,同时还与众多工业伙伴合作进行自动驾驶研究,涵盖安全有效的计划/控制、交互性预测/决策、强大的感知/定位以及模拟/测试/数据集等方面。

Waymo

谷歌母公司 Alphabet 旗下自动驾驶子公司,全球自动驾驶的头雁玩家。

AWS(亚马逊云)

亚马逊AWS(Amazon Web Services (AWS) )是亚马逊提供的专业云计算服务,于2006年推出,是全球最大的云计算服务供应商。其主要优势之一是能够以根据业务发展来扩展的较低可变成本来替代前期资本基础设施费用。

Graviti(格物钛)

此次提供AI数据服务的平台,而且值得一提的是,这也是一家中国AI初创公司。其创始人崔运凯毕业于上海交通大学和美国宾夕法尼亚大学,曾任Uber 无人驾驶部门的Tech Lead Manager,是该部门最早期一批员工。

为了满足企业AI开发者在将算法变成应用产品的过程中需要高精准度,规模化的真值数据和有效管理这些数据集的需求,Graviti提供一套基于SAAS模式的一站式集数据集管理,数据集交易,数据标注服务,沙箱模型训练和模型检测与评估的AI数据服务平台。

挑战赛英文入口:

http://challenge.interaction-dataset.com/prediction-challenge/intro

挑战赛中文入口:

http://challenge-zh.interaction-dataset.com/

Waymo 2020 CVPR worshop 宣传网站:

https://sites.google.com/view/cvpr20-scalability/competitions

— 完 —

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