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NVIDIA Research 在 CVPR 上贏得自動駕駛挑戰(zhàn)賽并獲得創(chuàng)新獎

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-08-24 17:10 ? 次閱讀
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新研究成果帶來實現(xiàn)安全自動駕駛系統(tǒng)所需的先進 3D Occupancy 預(yù)測。

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NVIDIA 以自動駕駛開發(fā)大賽 3D Occupancy 預(yù)測挑戰(zhàn)賽冠軍的身份亮相 CVPR 2023。

此次角逐冠軍的 400 多份參賽作品共來自 10 個地區(qū)近 150 個團隊。

3D Occupancy 預(yù)測是指預(yù)測場景中每個體素(即 3D 鳥瞰網(wǎng)格上的各個數(shù)據(jù)點)的狀態(tài)的過程,體素可以被識別為自由、占用或未知三種狀態(tài)。

觀看 NVIDIA 自動駕駛實驗室關(guān)于 3D Occupancy 預(yù)測的視頻。

3D Occupancy 網(wǎng)格預(yù)測對開發(fā)安全、魯棒的自動駕駛系統(tǒng)至關(guān)重要。該功能利用 NVIDIA DRIVE 平臺提供支持的先進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和 Transformer 模型為自動駕駛汽車(AV)規(guī)劃和控制堆棧提供信息。

NVIDIA 學(xué)習(xí)和感知高級研究科學(xué)家 Zhiding Yu 表示:“NVIDIA 的獲獎方案包含兩項重要的先進自動駕駛(AV)技術(shù)。該方案展示了具有出色鳥瞰感知能力的先進模型設(shè)計,以及具有多達 10 億個參數(shù)的視覺基礎(chǔ)模型和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練在 3D Occupancy 預(yù)測方面的有效性。”

在過去幾年中,自動駕駛感知已從處理 2D 任務(wù),比如檢測圖像中的物體或自由空間等,發(fā)展到根據(jù)多個輸入圖像對 3D 世界進行推理。

NVIDIA 自動駕駛汽車應(yīng)用研究總監(jiān)兼杰出科學(xué)家 Jose Alvarez 表示,“這項技術(shù)能夠靈活、精確而細致地呈現(xiàn)復(fù)雜交通場景中的物體,對于達到自動駕駛的安全感知要求至關(guān)重要?!?/p>

Yu 在太平洋時間 6 月 18 日(星期日)上午 10 點 20 分舉行的 CVPR 端到端自動駕駛研討會(https://opendrivelab.com/e2ead/cvpr23.html)以及太平洋時間 6 月 19 日(星期一)下午 4 點舉行的自動駕駛視覺專題研討會(https://vcad.site/#/)上介紹NVIDIA Research 的獲獎作品。

CVPR 研討會委員會表示,除了贏得該挑戰(zhàn)賽的第一名之外,NVIDIA 還榮獲本次活動的創(chuàng)新獎,以表彰其“在開發(fā)視角轉(zhuǎn)換模塊方面的新洞察”。與之前的方法相比,其“性能大幅提升”。

閱讀 NVIDIA 關(guān)于參賽作品的技術(shù)報告:

https://opendrivelab.com/e2ead/AD23Challenge/Track_3_NVOCC.pdf?=&linkId=100000205404832

通過 3D Occupancy 預(yù)測提升車輛安全性

雖然傳統(tǒng) 3D 目標檢測(通常使用 3D 邊界框來檢測和呈現(xiàn)場景中的物體)是自動駕駛汽車感知領(lǐng)域的一項核心任務(wù),但它具有局限性。例如缺乏表現(xiàn)力,邊界框可能無法呈現(xiàn)足夠的真實世界信息。它還需要為所有可能的物體進行分類標準和 ground truth 的定義,甚至包括在現(xiàn)實世界中很少見的物體,比如可能從卡車上掉落的道路危險物。

相比之下,3D Occupancy 預(yù)測能夠為自動駕駛汽車的規(guī)劃堆棧提供豐富信息,這對于端到端自動駕駛是必不可少的。

軟件定義汽車可以不斷通過升級,以添加經(jīng)過證明和驗證的新研發(fā)成果。研究成果(例如在 CVPR 上得到認可的研究)所帶來的先進軟件更新,正在推動實現(xiàn)新功能和更安全的駕駛能力。

NVIDIA DRIVE 平臺可為汽車制造商帶來加速車輛生產(chǎn)的解決方案,為確保安全可靠的自動駕駛汽車開發(fā)提供了從汽車到數(shù)據(jù)中心的全棧式硬件和軟件。

CVPR 挑戰(zhàn)賽介紹

CVPR 的 3D Occupancy 預(yù)測挑戰(zhàn)賽要求參賽者開發(fā)在推理過程中只使用攝像頭輸入數(shù)據(jù)的算法。參賽者可以使用開源數(shù)據(jù)集和模型,從而推動對數(shù)據(jù)驅(qū)動算法和大型模型的探索。主辦方提供了一個基準沙盒,以便參賽者將最新的先進 3D Occupancy 預(yù)測算法應(yīng)用于真實世界場景。

NVIDIA 參加 CVPR

NVIDIA 在 CVPR 上發(fā)表了近 30 篇論文和演講。在會上討論自動駕駛的專家包括:

  • Jose Alvarez 在端到端自動駕駛研討會:新興任務(wù)和挑戰(zhàn)研討會上討論自動駕駛汽車中的新 3D 感知挑戰(zhàn);并在嵌入式視覺研討會上討論優(yōu)化用于實時推理的大型深度模型。

  • NVIDIA 深度學(xué)習(xí)總監(jiān) Nikolai Smolyanskiy 在端到端自動駕駛研討會:感知、預(yù)測、規(guī)劃和模擬上討論自動駕駛汽車的實時交通預(yù)測。

  • NVIDIA 杰出工程師 Robin Jenkin 在與 CVPR 同時舉行的 OmniCV 研討會上討論魚眼相機的圖像質(zhì)量。

  • NVIDIA 自動駕駛汽車研究部門的研究科學(xué)家 Xinshuo Weng 在自動駕駛視覺主題研討會上討論用于自動駕駛的視覺解決方案。

CVPR 于 6 月 18 日至 22 日舉行。查看議程上的其他講座并進一步了解 NVIDIA 在 CVPR 上的情況:https://www.nvidia.com/en-us/events/cvpr/

專題圖片由 OccNet 和 Occ3D 提供。

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