Všeobecné

Teraz si môžete stiahnuť najväčšiu dátovú sadu s vlastným riadením na svete


Spoločnosť UC Berkeley otvorila širokú verejnosť najväčší súbor údajov o samostatnom riadení. Obrovský súbor údajov obsahuje 100 000 videosekvencií ktoré môžu použiť inžinieri a ďalší v rýchlo sa rozvíjajúcom priemysle na ďalší vývoj technológií s vlastným pohonom.

Tu si môžete stiahnuť dataset s názvom „BDD100K“. Každé video v množine údajov má v slušnom rozlíšení zhruba 40 sekúnd (720p a 30 snímok za sekundu).

Spolu s každým videom poskytujú informácie GPS zaznamenané z mobilných telefónov údaj o približnej trajektórii jazdy. Všetky videá boli zhromaždené na rôznych miestach v USA.

Dataset pokrýva celý rad jazdných podmienok

Verejne dostupné videá poskytujú bohatý poklad do práce, pretože pokrývajú množstvo rôznych poveternostných podmienok od slnečného, ​​daždivého až po hmlistý. Pochválená bola aj rovnováha medzi dennými a nočnými podmienkami.

Okrem stavby samoriadiacich automobilov ponúka tento súbor údajov príležitosť na detekciu chodcov na cestách / chodníkoch. Vo videu je viac ako 85 000 prípadov chodcov, ktoré poskytujú solídnu databázu tohto cvičenia.

Datový súbor otvoreného zdroja organizuje a sponzoruje Berkeley DeepDrive Industry Consortium, skupina zameraná na skúmanie najmodernejších technológií v oblasti počítačového videnia a strojového učenia pre automobilové aplikácie. Berkeley si nerobil srandu, keď tvrdili, že išlo o najväčší publikovaný súbor údajov, aký kedy bol k dispozícii.

800-krát väčšie ako dáta Baidu

V marci spoločnosť Baidu vydala na tú dobu masívny súbor údajov, ale úsilie spoločnosti Berkeley je dnes 800-krát väčšie ako v prípade Baidu, je 4 800-krát väčšie ako v Mapilene a 8 000-krát väčšie ako KITTI. Očakáva sa, že súbory dát budú prínosom pre vývojárov technológií s vlastným riadením pracujúcich v systéme vnímania autonómnych vozidiel.

Dopyt po týchto druhoch súborov údajov bol trvale vysoký a niet pochýb o tom, že z veľkorysosti Berkeley vzíde nejaké zaujímavé dielo. Berkeley stanovil tri výzvy, aby sa zhodoval s vydaním súboru údajov o otvorenom zdroji.

Vyskúšajte na svojich webových stránkach výzvy spojené s detekciou cestných objektov, segmentáciou jazdných oblastí a adaptáciou domén sémantickej segmentácie. Tieto výzvy umožnia porovnanie vznikajúceho vývoja autonómnych vozidiel s prácou ďalších kľúčových vedcov v tejto oblasti.

Autonómne riadenie je jednou z najrýchlejšie rastúcich technologických oblastí. Od malých univerzitných tímov až po veľké zbrane, ako sú Google a Uber, je každý odhodlaný ako prvý prelomiť technológiu, ktorá privedie do ulíc mesta autá bez vodiča.

Samoriadiace autá dostali nedávno zlý rapídny prejav po tom, čo autonómne auto Uber zasiahlo a zabilo chodca počas cesty v Tempe v Arizone. Uber následne pozastavil svoj vývojový program pre samoriadenie, ale neočakáva sa, že bude trvať dlho.

Vydanie tohto obrovského súboru údajov znamená, že existuje viac rozmanitosti údajov, ktoré môžu výskumníci a vedci použiť na svojej ceste k prekonaniu výziev na samoriadenie automobilov. Vedci z Berkeley navrhli, že v budúcnosti doplnia súbor údajov a rozšíria sa iba z monokulárnych videí tak, aby zahŕňali panoramatické a stereofónne videá, ako aj ďalšie typy senzorov ako LiDAR a radar.


Pozri si video: CS50 Lecture by Steve Ballmer (November 2021).