基于INTERACTION数据集的自动驾驶预测模型挑战赛

在线   2020年05月31日 09:00 - 18:00

会议介绍

注:本活动是在线会议,报名参会的会员请点击申请参会到活动官网报名,谢谢!

为促进自动驾驶领域的行为预测技术发展,加速预测模型/算法评价的研究,加州大学伯克利分校机械系统控制实验室(MSC Lab)携手AI数据服务平台提供商Graviti(格物钛)、世界领先的云服务商AWS(亚马逊云)举办的“INTERACTION数据集预测挑战赛”正式启动。
目前学术界和工业界一致认为,行为预测(Prediction: 如轨迹、动作、意图)是自动驾驶领域最具挑战性的问题之一,它是阻碍全自动驾驶实现的一大因素。而要解决这一问题,有两个条件不可或缺:一是包含很多车辆和行人交互的真实场景运动数据的收集和积累,二是可以通过这些数据对各种预测算法进行正确而有效的评价。但不幸的是,目前没有一个可以公平比较不同预测模型(或算法)性能的基准,尤其是在考虑到有规划在环的情况下(模型集成了预测和规划两个模块),公平基准是个大难题。
为此加州大学伯克利分校机械系统控制实验室(MSC Lab)与来自卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)和国立巴黎高等矿业学院(MINES ParisTech)的合作者建立了一个国际性、对抗性、协作性的数据集(INTERACTION)。它能准确再现不同国家的各种驾驶场景中道路使用者(如车辆、行人)的大量交互性行为。
为了加快学术界和工业界围绕预测模型/算法评价的讨论和研究,加州大学伯克利分校机械系统控制实验室联合AI数据服务平台提供商Graviti(格物钛)和AWS(亚马逊云)发起了基于INTERACTION数据集(INTERPRET)的预测挑战赛,该挑战赛旨在为自动驾驶的发展构建有效且有价值的预测方法。
此次大赛Graviti的数据集管理系统将被用来托管比赛所使用的训练、验证和测试数据,提供并开放给比赛参与者下载;同时Graviti的模型评估框架会被用来计算参赛者上传结果所取得的成绩,并生成排行榜。而AWS将为所有服务提供云服务资源和支持。
 “INTERACTION数据集预测挑战赛”分为五个挑战赛,分别是常规挑战赛、数据效率挑战赛、概括性挑战赛、闭环挑战赛、开源挑战赛。本次大赛计划在3月和6月举办两轮比赛,根据较为公允的指标对预测模型和算法进行不同方面的评价和测试。参赛者可以获得训练和验证数据集的输入和输出,但只能获得测试集的输入。在参赛者提交了测试集上算法输出的结果后,将进行一系列评价,并在活动排行榜上公布得分。首轮赛事将持续到5月底截止,挑战赛数据集和结果将在6月举行的Waymo 2020 CVPR 的论坛上公布。
欢迎参赛者尝试不同的挑战。
挑战赛中文入口:http://challenge-zh.interaction-dataset.com/

会议日程

时间地点

  • 时间:2020年05月31日 09:00 - 18:00
  • 地点:在线

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