Graviti攜手UCBerkeley探索自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)模型，INTERACTION預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽正式開(kāi)啟！

為促進(jìn)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的行為預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展，加速預(yù)測(cè)模型/算法評(píng)價(jià)的研究，加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室(MSCLab)攜手AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)提供商Graviti(格物鈦)、世界領(lǐng)先的云服務(wù)商AWS(亞馬遜云)舉辦的“INTERACTION數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽”正式啟動(dòng)。

目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界一致認(rèn)為，行為預(yù)測(cè)(Prediction:如軌跡、動(dòng)作、意圖)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一，它是阻礙全自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的一大因素。而要解決這一問(wèn)題，有兩個(gè)條件不可或缺：一是包含很多車輛和行人交互的真實(shí)場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的收集和積累，二是可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)對(duì)各種預(yù)測(cè)算法進(jìn)行正確而有效的評(píng)價(jià)。但不幸的是，目前沒(méi)有一個(gè)可以公平比較不同預(yù)測(cè)模型(或算法)性能的基準(zhǔn)，尤其是在考慮到有規(guī)劃在環(huán)的情況下(模型集成了預(yù)測(cè)和規(guī)劃兩個(gè)模塊)，公平基準(zhǔn)是個(gè)大難題。

為此加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室(MSCLab)與來(lái)自卡爾斯魯厄理工學(xué)院(KIT)和國(guó)立巴黎高等礦業(yè)學(xué)院(MINESParisTech)的合作者建立了一個(gè)國(guó)際性、對(duì)抗性、協(xié)作性的數(shù)據(jù)集(INTERACTION)。它能準(zhǔn)確再現(xiàn)不同國(guó)家的各種駕駛場(chǎng)景中道路使用者(如車輛、行人)的大量交互性行為。

為了加快學(xué)術(shù)界和工業(yè)界圍繞預(yù)測(cè)模型/算法評(píng)價(jià)的討論和研究，加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)提供商Graviti(格物鈦)和AWS(亞馬遜云)發(fā)起了基于INTERACTION數(shù)據(jù)集(INTERPRET)的預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽，該挑戰(zhàn)賽旨在為自動(dòng)駕駛的發(fā)展構(gòu)建有效且有價(jià)值的預(yù)測(cè)方法。

作為挑戰(zhàn)賽贊助商的Graviti(格物鈦)一直致力于讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得簡(jiǎn)單，讓所有有創(chuàng)造力的個(gè)人和企業(yè)都能夠輕松使用AI，實(shí)現(xiàn)AI觸手可及。Graviti愿意通過(guò)自己一站式的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，幫助更多的開(kāi)發(fā)者可以更快的把無(wú)人駕駛變成現(xiàn)實(shí)。

此次大賽Graviti的數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)將被用來(lái)托管比賽所使用的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)，提供并開(kāi)放給比賽參與者下載;同時(shí)Graviti的模型評(píng)估框架會(huì)被用來(lái)計(jì)算參賽者上傳結(jié)果所取得的成績(jī)，并生成排行榜。而AWS將為所有服務(wù)提供云服務(wù)資源和支持。

“INTERACTION數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽”分為五個(gè)挑戰(zhàn)賽，分別是常規(guī)挑戰(zhàn)賽、數(shù)據(jù)效率挑戰(zhàn)賽、概括性挑戰(zhàn)賽、閉環(huán)挑戰(zhàn)賽、開(kāi)源挑戰(zhàn)賽。本次大賽計(jì)劃在3月和6月舉辦兩輪比賽，根據(jù)較為公允的指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)模型和算法進(jìn)行不同方面的評(píng)價(jià)和測(cè)試。參賽者可以獲得訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的輸入和輸出，但只能獲得測(cè)試集的輸入。在參賽者提交了測(cè)試集上算法輸出的結(jié)果后，將進(jìn)行一系列評(píng)價(jià)，并在活動(dòng)排行榜上公布得分。首輪賽事將持續(xù)到5月底截止，挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集和結(jié)果將在6月舉行的Waymo2020CVPR的論壇上公布。

歡迎參賽者嘗試不同的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)賽中文入口

關(guān)于：加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室(MSC實(shí)驗(yàn)室)

加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)械系統(tǒng)控制實(shí)驗(yàn)室(MSC實(shí)驗(yàn)室)由MassayoshiTomizuka教授領(lǐng)導(dǎo)管理。MassayoshiTomizuka教授于1974年就職UCB機(jī)械工程系，目前是Cheryl和JohnNeerhout，Jr.杰出教授。MSC實(shí)驗(yàn)室對(duì)汽車自動(dòng)化和控制領(lǐng)域有30多年的研究歷史，并與加利福尼亞州PATH合作展示了Demo'97。

過(guò)去十年，MSC實(shí)驗(yàn)室集中研究智能/自主系統(tǒng)以及這類系統(tǒng)與人的交互，涉及制造(工業(yè)機(jī)器人)和運(yùn)輸(自動(dòng)駕駛車輛)領(lǐng)域。該研究強(qiáng)調(diào)了模型控制與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的協(xié)同作用，同時(shí)還與眾多工業(yè)伙伴合作進(jìn)行自動(dòng)駕駛研究，涵蓋安全有效的計(jì)劃/控制、交互性預(yù)測(cè)/決策、強(qiáng)大的感知/定位以及模擬/測(cè)試/數(shù)據(jù)集等方面。

關(guān)于：Graviti(格物鈦)

為了滿足企業(yè)AI開(kāi)發(fā)者在將算法變成應(yīng)用產(chǎn)品的過(guò)程中需要高精準(zhǔn)度，規(guī)?；恼嬷禂?shù)據(jù)和有效管理這些數(shù)據(jù)集的需求，Graviti提供一套基于SAAS模式的一站式集數(shù)據(jù)集管理，數(shù)據(jù)集交易，數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，沙箱模型訓(xùn)練和模型檢測(cè)與評(píng)估的AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

關(guān)于：AWS(亞馬遜云)

亞馬遜AWS(AmazonWebServices(AWS))是亞馬遜提供的專業(yè)云計(jì)算服務(wù)，于2006年推出，是全球最大的云計(jì)算服務(wù)供應(yīng)商。其主要優(yōu)勢(shì)之一是能夠以根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展來(lái)擴(kuò)展的較低可變成本來(lái)替代前期資本基礎(chǔ)設(shè)施費(fèi)用。

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