百度自動駕駛和智能交通經受國際AI賽場檢驗 連奪CVPR2021多賽道世界冠軍

(原標題百度自動駕駛和智能交通經受國際AI賽場檢驗 連奪CVPR2021多賽道世界冠軍

CVPR 2021 AI國際盛會上,中國人工智能頭雁”百度勇奪十項世界冠軍。其中,六項冠軍成果可加速自動駕駛、智能交通全場景落地和應用。深厚的AI技術積累,成爲百度推動中國自動駕駛、智能交通發展的最強技術底氣

作爲全球計算機視覺三大頂會之一,2021年度全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)再次線上舉行。會議賽事涵蓋了計算機視覺多個細分領域,百度不僅奪得7項挑戰賽的10個冠軍,更保持多篇高質量論文入選,主辦了一場重量級學術workshop和一場Tutorial,並受邀在大會上做同聲翻譯特邀報告。

在自動駕駛、智能交通相關領域,百度奪得六項世界冠軍。其中,“語義分割,高分辨率人體解析車載攝像頭、路側攝像頭檢測”賽道的3項冠軍將直接有助於強化百度Apollo自動駕駛能力,加速自動駕駛更快速、更大規模、全場景落地。

(Semantic Segmentation Track冠軍)

AutoNUE(Scene Understanding Challenge for Autonomous Navigation in Unstructured Environments)作爲近年來自動駕駛場景理解領域具有影響力的一場賽事,今年再次吸引大量關注者和參賽者。在考驗參賽者在非結構化環境中的語義分割算法能力的語義分割賽道(Track5: Semantic Segmentation)中,百度最終擊敗其餘參賽隊伍,在Level 1、Level 2、Level 3三項測試指標上均以第一名的成績摘得桂冠

(High-resolution Human Parsing Track 冠軍)

L2ID 2021挑戰賽主要聚焦於受限和有噪數據的模式識別。在高分辨率人體解析賽道(localization challenge — Track 4: High-resolution Human Parsing)中,百度、北郵等聯合團隊以eIoU和mIoU均第一名的成績擊敗其餘參賽隊伍獲得冠軍。

(車載攝像頭、路測攝像頭檢測冠軍)

UG2+ (SEMI-)SUPERVISED OBJECT DETECTION IN HAZE CONDITIONS競賽則考驗參賽者面向城市感知中極端天氣情況下的物體檢測算法。百度使用最新的transformer模型,配合cascade-rcnn結構,作爲基礎模型,以提高模型的識別能力,同時使用去霧和非去霧的數據組合進行訓練,提升了模型的泛化性能,最終獲得比賽冠軍。

由英偉達、約翰霍普金斯大學波士頓大學等主辦的第五屆AI CITY智慧城市挑戰賽,更是百度多次奪冠的“自留地”。今年,百度與阿里、滴滴字節跳動、上海交大、密蘇里大學、韓國科學技術院等其他304支參賽隊伍,在4個賽道展開激烈角逐。最終,百度力壓羣雄,獲得了異常事件檢測、異車流統計賽道2項冠軍,並摘取車輛再識別賽道、跨攝像頭跟蹤賽道的亞軍

(Image Any-to-Any Relighting 賽道冠軍)

NTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)則是近年來計算機圖像處理領域最具影響力的一場賽事,每年都會吸引大量的關注者和參賽者。今年,百度在Depth Guided Image Relighting Track也拿下冠軍。

科技研發與落地應用之間有着相輔相承的密切關聯。技術競賽不僅只是業界前沿探索,更是技術落地的重要先導。百度在自動駕駛、智能交通領域的落地和實踐,爲AI技術研發提供了豐富的數據和場景信息,加速了研發速度。而CVPR2021的技術研究成果也最終應用於百度自動駕駛和智能交通解決方案中,進一步加速技術全場景落地和應用。

百度在CVPR2021展現的技術實力僅是百度雄厚技術積累的冰山一角。事實上,百度強大的自動駕駛場景能力、人體解析識別能力、極端天氣物體檢測能力等,已經在百度Apollo落地自動駕駛的過程中得以展現。目前,在早晚高峰交通流密集路口左轉禮讓行人,車輛視覺盲區突然穿出行人、車輛等一系列長尾場景中,百度Apollo自動駕駛車均能進行良好處置。4月13日,百度Apollo拿到北京市頒發的中國首批夜間及特殊天氣測試資質,在夜間和雨雪霧霾等特殊天氣下,開展自動駕駛試運營。此次獲得AI CITY挑戰賽冠軍的技術也直接應用於百度ACE智能交通,將系統整合檢測、跟蹤、3D定位、分割、身份重識別、事件分析等多項視覺技術,爲保障智能交通落地提供堅實的技術基礎。