Waymo扩展自动驾驶数据集并发起110,000美元挑战

 
Wamyo在2019年8月发布了Waymo Open Dataset，Waymo的首席科学家德拉戈米尔·安格洛夫(Dragomir Anguelov)当时称它是最大的自动驾驶多模式语料库。自此以后，Alphabet子公司又增加了1060万个2D标签(从120万个标签中增加了)。如今，Waymo提供了语料库的扩展版本以及额外的800个细分，Waymo希望这将使研究人员更轻松地从头开始构建安全的自动驾驶模型，而不会产生收集自己数据的成本。
Waymo还宣布，作为今天启动的新Waymo开放数据集竞赛的一部分，它将在五个目标检测和跟踪挑战中颁发高达11万美元的现金奖励。优胜者将有机会在计划于6月14日在西雅图举行的2020 CVPR大会上，在Waymo的自动驾驶可扩展性研讨会上展示他们的工作。(Waymo说，根据COVID，可能会选择另一个“合适的场所” -19相关的发展。)
“即使COVID-19继续发展，我们仍致力于营造创新和学习的环境，”安格洛夫在博客中写道，并指出该数据集已经增加了超过1000万个摄像机标签和源Waymo带有滚动快门补偿的相机型号的代码。他说，该公司希望这种环境“能够在我们暂时的虚拟世界中继续发展壮大。”
Waymo开放数据集包含在Waymo的汽车在亚利桑那州凤凰城行驶的数百万英里内收集的数据;华盛顿柯克兰;以及加利福尼亚州的山景城和旧金山，它涵盖了白天和黑夜，黎明和黄昏以及阳光和雨天的各种城市和郊区环境。样本被分为1,000个驾驶段，每个段通过固定在每台Waymo车上的传感器捕获20秒的连续驾驶，对应于10Hz时200,000帧。其中包括五个自定义设计的激光雷达(可将物体反射光以进行三维映射)和五个前置和侧面摄像头。
该语料库还带有标记的激光雷达框架和图像，其中包括车辆，行人，骑自行车的人和标牌。 Waymo说，摄像机和激光雷达框架已经通过内部3D感知模型进行了同步，该模型融合了来自多个来源的数据，从而无需手动对齐。
Waymo开放数据集的挑战如下：
2D检测：给定一组摄像机图像，为场景中的对象生成一组2D框。
2D跟踪：给定摄像机图像的时间顺序，请生成一组2D框，它们的速度(可选)以及框之间框之间的对应关系。
3D检测：给定一个或多个激光雷达测距图像和相关的摄像机图像，为场景中的对象生成一组3D垂直框。
3D跟踪：给定激光雷达和相机数据的时间序列，请生成一组3D垂直框，其速度(可选)以及框之间框之间的对应关系。
域适应：类似于3D检测挑战，但我们从新位置提供了其他细分，只有一个子集带有标签。
Waymo将在以下五个挑战中的每一个中向头奖提交者提供现金奖励：
第一名：$ 15,000
第二名：$ 5,000
第三名：奖金$ 2,000
比赛将持续到2020年5月31日，排行榜将保持活跃，以备将来提交。 Waymo说，所有提交的内容都将通过自动化流程进行评估，并且参与者将在几分钟之内收到他们的分数。
根据规则，希望有资格获得奖品的参与者将向Waymo授予使用其知识产权的许可。这是此类竞赛的标准语言，但也可能反映了自动驾驶汽车行业的残酷性。 Waymo最近筹集了22.5亿美元以扩大其业务规模，但该公司的年度成本估计约为10亿美元，而其亚利桑那州凤凰城的自动出租车业务Waymo One据说每年只能产生数十万美元的收入。
在Lyft将自己的语料库开源用于自动驾驶汽车开发之后，Waymo的数据集进行了更新。其他此类数据集包括nuScenes，Mapillary Vistas的街道图像集，加拿大不利驾驶条件(CADC)，用于移动机器人和自动驾驶研究的KITTI集合，以及由戴姆勒，马克斯(Max)开发和维护的Cityscapes数据集普朗克信息研究所和达姆施塔特工业大学视觉推论小组。