毫末獲全球nuScenes純視覺目標檢測無外部數(shù)據(jù)榜單第一名!
毫末獲全球nuScenes純視覺目標檢測無外部數(shù)據(jù)榜單第一名!
近日,在全球權威的自動駕駛 nuScenes 競賽的最新評測中,毫末智行獲純視覺 3D 目標檢測任務(nuScenes Detection task)無外部數(shù)據(jù)榜單第一名,并將關鍵性指標 nuScenes Detection Score(NDS)提高到68.8%。
自動駕駛純視覺感知算法已經(jīng)成為行業(yè)的熱點,如何提高基于視覺的 3D 障礙物的精度和準確度成為當下核心的技術挑戰(zhàn)。毫末在此項檢測任務中主要使用了兩種方法:
一種是基于 NeRF 的三維建模方法,并基于此方法設計了深度分支網(wǎng)絡模型來輸出深度偽標簽;
第二種是由 SEEM 監(jiān)督的語義分支網(wǎng)絡來輸出語義偽標簽,最終結(jié)合深度偽標簽、語義偽標簽來提升檢測效果。

nuScenes 數(shù)據(jù)集是目前自動駕駛領域中最流行的公開數(shù)據(jù)集之一,數(shù)據(jù)采集自波士頓和新加坡的實際自動駕駛場景,是第一個集成攝像頭、激光雷達和毫米波雷達等多種傳感器,實現(xiàn)360度全傳感器覆蓋的數(shù)據(jù)集。
nuScenes 數(shù)據(jù)集提供了二維、三維物體標注、點云分割、高精地圖等豐富的標注信息,包含1000個場景,擁有140萬幀圖像、39萬幀激光雷達點云數(shù)據(jù)、23個物體類別、140萬個三維標注框,其數(shù)據(jù)標注量比 KITTI 數(shù)據(jù)集高出7倍以上。
所謂純視覺 3D 目標檢測任務,就是在不使用激光雷達、毫米波雷達等額外的傳感器信息條件下,僅使用6個攝像頭完成車外360度環(huán)視視野的3D目標檢測,不僅需要檢測周圍環(huán)境中所有的車、行人、障礙物、交通標志、指示燈等若干類對象,還要精確感知到他們在真實物理世界中的位置、大小、方向、速度等信息。該項任務的主要難點是通過 2D 圖像難以準確的獲取目標的真實深度和速度,當提取的深度信息不準確時,一切的三維感知任務都會變得異常困難;而當提取的速度信息不準確時,則可能會對后續(xù)的決策規(guī)劃任務產(chǎn)生致命性的影響。
得益于更先進算法和更高算力的進步,nuScenes 競賽的 3D 目標檢測任務榜單成績不斷取得提升,其中毫末 AI 技術團隊將關鍵性指標 NDS 提升到68.8%,充分展示了其在自動駕駛技術領域的實力。
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