雷鋒網(wǎng) AI 科技評論消息，CVPR 2019（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）將于 6 月 16-20 日在美國長灘舉行，目前，會上的各大挑戰(zhàn)賽已經(jīng)開始報名。

作為國際上以自動駕駛視覺為核心的頂級評測大賽，CVPR WAD 挑戰(zhàn)賽（Workshop on Autonomous Driving）以數(shù)據(jù)規(guī)模大、難度高著稱，每年這一賽事都能吸引到全球業(yè)界和學術(shù)界的多路頂級團隊參與。日前，滴滴、nuTonomy 以及加州大學伯克利分校 DeepDrive 深度學習自動駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（BDD）合作，正式啟動 CVPR 2019 WAD 自動駕駛識別挑戰(zhàn)賽，邀請全球算法高手來挑戰(zhàn)自動駕駛領(lǐng)域重點難題。

針對此次挑戰(zhàn)賽，滴滴提供了一個大規(guī)模、高質(zhì)量的真實駕駛場景視頻數(shù)據(jù)集 D2-City（https://gaia.didichuxing.com/d2city），涵蓋 12 類行車和道路相關(guān)的目標標注，旨在鼓勵相關(guān)領(lǐng)域前沿算法的發(fā)明與實現(xiàn)。

本次CVPR 2019 WAD 挑戰(zhàn)賽共提供了四項全新的基于多個駕駛數(shù)據(jù)集的自動駕駛相關(guān)任務。

• 賽題一：三維目標檢測

• 賽題二：目標檢測遷移學習

• 賽題三：目標跟蹤遷移學習

• 賽題四：大規(guī)模檢測插值

三維目標檢測比賽建立在 nuScenes 數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)之上，參賽者需要根據(jù)傳感器在 360 度旋轉(zhuǎn)視角下得到的數(shù)據(jù)來估計車輛周圍物體的三維位置、速度和屬性。比賽將分為三個賽道：激光雷達賽道（僅能使用激光雷達傳感器數(shù)據(jù)作為輸入）、相機賽道（僅能使用相機傳感器數(shù)據(jù)作為輸入）和開放性賽道（可以將多種傳感器相結(jié)合）。

目標檢測遷移學習和目標跟蹤遷移學習建立在滴滴此次發(fā)布的 D2-City 數(shù)據(jù)集與 BDD 發(fā)布的 BDD100K數(shù)據(jù)集上。目標檢測遷移學習挑戰(zhàn)賽中，參賽者需要利用采集自美國的 BDD100K 數(shù)據(jù)，訓練目標檢測模型，用于 D2-City 數(shù)據(jù)中；目標跟蹤遷移學習挑戰(zhàn)賽中，參賽者需要利用 D2-City 數(shù)據(jù)訓練模型應用于 BDD100K 數(shù)據(jù)。

大規(guī)模檢測插值探索賽中，參賽者需要基于 D2-City 數(shù)據(jù)集，在大量只提供了關(guān)鍵幀標注的視頻上補全整段視頻的框檢測結(jié)果。這項探索賽致力于鼓勵在目標檢測、插值、檢測追蹤、域適應等各領(lǐng)域結(jié)合的應用的相關(guān)研究。參賽者可以利用 BDD100K 數(shù)據(jù)集和其他公開可用的相關(guān)數(shù)據(jù)集或是借助部分人工標注修正去提升最終結(jié)果。

關(guān)于數(shù)據(jù)集：

• nuScenes數(shù)據(jù)集

由 nuTonomy 提供，數(shù)據(jù)采集自波士頓和新加坡的 1000 個駕駛場景，每個視頻時長 20s，視頻場景非常多樣。完整的數(shù)據(jù)集包括大約 1.4M 的相機圖像，390k 的激光雷達掃描數(shù)據(jù)，1.4M 的雷達掃描數(shù)據(jù)和在 4 萬個關(guān)鍵幀下、大小為 1.4M 的物體邊界框數(shù)據(jù)。

為了方便常見的計算機視覺任務（如對象檢測和跟蹤），nuTonomy 以 2Hz 的采樣頻率，用精確的 3D 邊界框標注了 23 個對象類。此外，他們還對對象級的屬性進行了注釋。

• BDD100K 數(shù)據(jù)集

由伯克利大學發(fā)布，數(shù)據(jù)集在美國的不同地方收集，包含 10 萬段視頻。每段視頻時長大約為 40 秒，格式為 720p、30 fps。視頻中還包括手機記錄的 GPS/IMU 信息，可以顯示出大致的駕駛軌跡。數(shù)據(jù)集中有很多不同天氣，包括晴天、陰天和雨天，還有一天中的不同時間段，如白天和夜晚。

每段視頻的第 10 秒均有進行關(guān)鍵幀采樣，并為關(guān)鍵幀加上了注釋，這 10 萬個關(guān)鍵幀中經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的對象也被標上了邊界框。

• D2-City 數(shù)據(jù)集

采集自運行在中國五個城市的滴滴運營車輛，是一個大規(guī)模行車視頻數(shù)據(jù)集，提供了超過一萬段行車記錄儀記錄的前視視頻數(shù)據(jù)。所有視頻均以高清（720P）或超高清（1080P）分辨率錄制。所提供的原始數(shù)據(jù)均存儲為幀率 25fps、時長 30 秒的短視頻。

滴滴為其中的約一千段視頻提供了包括目標框位置、目標類別和追蹤 ID 信息的逐幀標注，涵蓋了共 12 類行車和道路相關(guān)的目標類別，并為一部分其余的視頻提供了關(guān)鍵幀的框標注。

與現(xiàn)有的自動駕駛公開數(shù)據(jù)集相比，此次發(fā)布的 D2-City 數(shù)據(jù)集提供了更多在復雜或有挑戰(zhàn)性的天氣、交通、采集狀況下所收集的真實場景數(shù)據(jù)，如光線不足、雨霧天氣、道路擁堵、圖像清晰度低等。

即日起，全球企業(yè)、研究機構(gòu)和院校均可組成參賽隊伍在挑戰(zhàn)賽官網(wǎng)進行報名，

第一項挑戰(zhàn)賽將于 6 月 15 日截止，后三項挑戰(zhàn)賽將于 5 月 31 日截止，最終優(yōu)勝團隊獎項將于 6 月 17 日的 CVPR 2019 自動駕駛研討會上正式頒發(fā)。

挑戰(zhàn)賽官網(wǎng)：https://sites.google.com/view/wad2019/challenge

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編輯整理。雷鋒網(wǎng)

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