Afgelopen maand heeft Baidu de grootste open-source dataset voor autonome voertuigen, Apolloscape, vrijgegeven. Een hele uitkomst voor onderzoekers en developers die met autonome voertuigen bezig zijn en geen middelen hebben voor real-world sensory data collection.

Andere openbare datasets met dit doeleinde vallen bij Apolloscape in het niet. De dataset is 10 keer groter dan Kitty en CityScapes, twee veelgebruikte datasets voor autonome voertuigen. De dataset is zeer nuttig om voertuigen te trainen in complexe omgevingen aangezien er data inzit op gebied van o.a perceptie, simulatie van de omgeving, wegennetwerken. 26 semantische objecten worden in de set gedefinieerd. Hierbij kan je denken aan bijvoorbeeld auto’s, fietsen, voetgangers, gebouwen, straatverlichting etc.

Naast het vrijgeven van de dataset heeft Apollo zich ook aangesloten bij het Berkeley DeepDrive Industry Consortium, een consortium van grote corporates dat zich toelegt op het onderzoeken en ontwikkelen van state of the art computer vision en machine learning technologie voor mobiliteitstoepassingen.Op dit moment richten ze zich met name op deep reinforcement learning, cross-modal transfer learning en clockwork FCN’s voor snelle verwerking van video. Andere partners binnen dit consortium zijn o.a. Ford,Nvidia, Qualcomm en GM.

Bron: Voor meer info, zie Synced