雷鋒網(wǎng)按：對那些想在自動駕駛行業(yè)一展拳腳的研究人員和開發(fā)者來說，最大的準(zhǔn)入門檻之一就是怎樣獲取持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流。誠然，眼下用于機(jī)器視覺系統(tǒng)的開源數(shù)據(jù)庫并不少見，但它們覆蓋的范圍還是較為局限。為此，開發(fā)者不得不親自駕車上路，耗費(fèi)大量燃油以采集所需數(shù)據(jù)。

好消息是，終于有人站出來了，沒有“后臺”的研究人員和開發(fā)者們將迎來一場及時雨！今天，脫胎于德爾福的安波福（Aptiv）正式推出名為 nuScenes 的開源數(shù)據(jù)集。

如今，大多數(shù)自動駕駛感知系統(tǒng)都非常依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是它們處理傳感器信號并對車輛周邊物體進(jìn)行分類的“大腦”。

為了讓軟件能順利完成這項任務(wù)，開發(fā)者必須用相關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練感知系統(tǒng)，而所謂的相關(guān)數(shù)據(jù)則指的是那些已經(jīng)為所有道路參與者打了標(biāo)記或給出注釋的數(shù)據(jù)。

說實(shí)話，這個標(biāo)記數(shù)據(jù)的過程恐怕比采集原始數(shù)據(jù)還要花時間。

如此巨大的需求還催生了像 Mighty AI 這樣專攻數(shù)據(jù)標(biāo)記的公司，其工作的中心就是制造出訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時能用到的數(shù)據(jù)，而安波福的 nuScenes 數(shù)據(jù)集強(qiáng)就強(qiáng)在已經(jīng)打好了標(biāo)記，開發(fā)者無需做任何處理就能直接使用。

據(jù)悉，nuScenes 數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)來自安波福部署在新加坡和波士頓的自動駕駛測試車隊，它囊括了兩大測試車隊兩年半的數(shù)據(jù)采集成果。與大多數(shù)現(xiàn)有的開放數(shù)據(jù)集不同，nuScenes 不但包含了 140 萬張圖片，還增加了 39 萬條激光雷達(dá)掃描、雷達(dá)、GPS 和加速計數(shù)據(jù)。

在 nuScenes 數(shù)據(jù)集中，有超過 140 萬個包圍盒，安波福的員工已經(jīng)對其中的道路參與者進(jìn)行了手動標(biāo)記。此外，安波福還將這些數(shù)據(jù)組織進(jìn)了 1000 個場景中。安波福宣稱，這些數(shù)據(jù)包含了大多數(shù)它在測試中遇到過的富有挑戰(zhàn)性的城市駕駛場景，而且將左右舵（新加坡靠左行駛）國家“一網(wǎng)打盡”。

除了正確區(qū)分道路參與者，自動駕駛系統(tǒng)還必須預(yù)測它下一步的動向。由于不同國家駕駛員駕駛習(xí)慣差異巨大，因此這是個相當(dāng)復(fù)雜的工作。雖然沒在全世界部署自動駕駛測試車，但新加坡和波士頓這兩個風(fēng)格迥異的城市已經(jīng)能為預(yù)測引擎的開發(fā)提供強(qiáng)大助力了。

一直以來，自動駕駛公司們都是“死敵”，因為競爭的原因大家不愿分享自己的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，造成自動駕駛行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘高企的還有其他實(shí)際原因，比如數(shù)據(jù)的通用性。

就拿 nuScenes 數(shù)據(jù)集來說，安波?？刹皇莵碜龃壬频模步o自家自動駕駛系統(tǒng)裝了“密匙”。簡單來說，訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要考慮到傳感器的技術(shù)條件和它在車上的裝載位置，即使一家公司在采集數(shù)據(jù)時用了和安波福完全相同的配置方式，如果不對視差進(jìn)行調(diào)整，也得不到有用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

不過，對于研究人員來說，安波福的數(shù)據(jù)對分類與預(yù)測算法的開發(fā)來說依然價值連城。

業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，安波福如此大方也是希望未來幾年內(nèi)能有人利用 nuScenes 拿出什么創(chuàng)新解決方案，到時它再通過收購或授權(quán)就能將其用在自家平臺中。

如果你對 nuScenes 數(shù)據(jù)集有興趣，可以在 https://www.nuscenes.org/ 下載。

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