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阿里首次现身自动驾驶算法排行榜 囊括三项世界第一

2018年01月19日 22:35:16

  

  “大多数自动驾驶研究机构都能做到对城市道路的大块分割,但对于边缘路面,例如路岩石、车辆沿路停靠等还存在很大识别难度。”阿里工作人员告诉记者,如何把道路边缘分割的更为精细,是目前的主要攻坚方向。

  阿里巴巴正在成为全球顶尖科技人才回流的第一站。去年6月,计算机视觉顶级科学家任小枫加入阿里,随后世界级量子科学家施尧耘、声学专家冯津伟等相继加盟,在阿里的丰富场景下探索人类的领先技术。

  KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是国际公认的最大自动驾驶计算机算法评测数据集。

  此外,阿里巴巴还成立了探索人类科技未来的实验室“达摩院”,计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币,用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。(完)

  在测评中,阿里巴巴最终以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD(乡村车道)、UMM_ROAD(多车道)两项特定场景评测任务第一,96.76%的准确率获整个道路场景分割综合评测任务URBAN_ROAD第一。这也是阿里巴巴首次出现在KITTI道路场景分割的排行榜上。

  杭州1月16日电(赵小燕 胡亦心)作为一家被电商掩盖光芒的科技公司,阿里巴巴的科研能力正在强势崛起。近日,在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中,阿里巴巴一举囊括三项道路场景分割任务的第一,显示了在无人驾驶领域的技术实力。

  为此,由机器视觉科学家任小枫带领的视觉技术团队提出基于在线难样本挖掘的网络学习方法,同时在网络中增加在线数据增强模块,及全局特征、局部特征融合机制,提升网络特征的表征能力与推广能力,从而解决了道路分割问题中的道路边沿与车辆周围路面分割不准确、阴影干扰等问题。

  据介绍,道路场景分割在自动驾驶领域至关重要,主要应用在自动驾驶中的可行驶区域划分、自动驾驶路径规划、高精地图构建以及辅助驾驶的AR导航。



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