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HyperAI超神经Semantic KITTI 评测榜首，识别可达厘米级别，新算法冲上

内容概要：近日 ， 在自动驾驶的权威评测SemanticKITTI上 ， 一种叫「单帧3D点云语义分割」的算法 ， 成功登上了评测榜的榜首 。 它可用在无人物流车纸上 ， 帮助无人车更好地理解周围环境 ， 更精确地识别障碍物 。
原创：HyperAI超神经
关键词：自动驾驶算法评测语义分割
所有算法模型的好坏 ， 都需要一个评测标准来判定 ， 自动驾驶领域也不例外 。
SemanticKITTI评测 ， 算得上是自动驾驶里最权威的一个标准 ， 而近日排在榜首的一种新算法 ， 成功地让自动驾驶的障碍物识别能力 ， 达到了厘米级别 。 权威评测榜单 ， 涵盖最先进技术
KITTI数据集当前最权威 ， 最大的自动驾驶算法评测数据集 。
该数据集常用于评测立体图像 ， 光流 ， 视觉测距 ， 3D物体检测和3D跟踪等技术的性能 。
由它细分而来的SemanticKITTI数据集 ， 是为了推动基于激光的语义分割研究而得来 ， 也是模型在语音分割方向的一个检验基石 。
HyperAI超神经Semantic KITTI 评测榜首，识别可达厘米级别，新算法冲上
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SemanticKITTI数据集官网
SemanticKITTI标准评测 ， 需要经过多个步骤的测量和验证 ， 把各种场景下的汽车、行人、道路、摩托车、自行车、交通标志、建筑物和植被等多类物体准确分割出来 。
算法需要通过全类别分割平均交并比（mIOU）和整体准确率（accuracy）两大指标 ， 来验证自己的能力水平 。
在两项指标的评比中均拿下第一 ， 荣获「单帧3D点云语义分割」排行榜榜首的算法 ， 是由阿里达摩院提交的 。
HyperAI超神经Semantic KITTI 评测榜首，识别可达厘米级别，新算法冲上
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评测排行榜的名单提升环境理解力 ， 达到厘米级识别
排在榜首的算法 ， 以激光点为载体 ， 结合每个3D点在鸟瞰、前视等视角下的邻域特征 ， 通过多层级联编码进行特征学习 ， 增强了3D点的特征表示能力 ， 提高了语义识别的准确性 。
其中点云是计算机视觉领域常用的三维数据表示方式 ， 它包含物体的丰富信息 ， 比如三维坐标、颜色、分类值、强度值、时间等等 。
而3D点云语义分割 ， 是自动驾驶中常用的一项技术 ， 是指从周围的环境中 ， 识别并分析出不同的物体 。
该项技术已经被用在了无人物流车中 ， 它可让车辆更精细地理解道路环境 ， 帮助识别行人 ， 车辆 ， 周围的建筑、绿化、障碍物等 。
模拟车辆行驶中对环境的理解
在实际测试中 ， 它的识别精度达到了厘米级别 ， 对仅有3厘米宽的警戒线 ， 物流车也能准确识别并绕道而行 。 自动驾驶成大厂新赛道
在自动驾驶的研究层面 ， 各大巨头公司纷纷展开自己的布局 ， 加入了更大的资金和技术投入 。
前不久 ， 阿里还发布了全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台 。
该平台将虚拟与现实结合的仿真技术 ， 引进真实路测场景和云端训练 ， 模拟一次极端场景仅需30秒 ， 每天虚拟测试里程可超过800万公里 。
【HyperAI超神经Semantic KITTI 评测榜首，识别可达厘米级别，新算法冲上】这些举动也预示着 ， 自动驾驶在更多技术的加持下 ， 或将更快地迈进我们的生活 。


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