Lyft تطلق أكبر مجموعة بيانات للتنبؤ بالقيادة الذاتية L5 وتطلق مسابقة للتنبؤ بالحركة
أصدرت شركة Lyft مؤخرًا مجموعة بيانات للتنبؤ بالقيادة الذاتية من المستوى 5 تحتوي على أكثر من 1000 ساعة من سجلات القيادة. بالإضافة إلى ذلك، أطلقت الشركة تحدي التنبؤ بحركة القيادة الذاتية مع مجموعة جوائز تبلغ قيمتها 30 ألف دولار أمريكي.
أصدرت Lyft مجموعة بيانات جديدة.
في يوليو الماضي، أصدرت شركة Lyft مجموعة بيانات إدراك القيادة الذاتية L5 تحتوي على أكثر من 55000 إطار ثلاثي الأبعاد مُعلَّم بواسطة البشر. وفي ذلك الوقت، تم تسميتها رسميًا بأنها أكبر مجموعة بيانات عامة من نوعها.
وبعد مرور عام واحد فقط، أصدرت Lyft مجموعة من مجموعات بيانات التنبؤ بالقيادة الذاتية L5.
عنوان تنزيل التطبيق: https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2006.14480/dataset
170,000 مشهد وأكثر من 2,500 كيلومتر من بيانات الطريق
تركز مجموعة البيانات التي أصدرتها Lyft هذه المرة على التنبؤ بالحركة.وقال المسؤولون إن المشكلة البحثية القائمة منذ فترة طويلة في مجال القيادة الذاتية تتمثل في إنشاء نماذج قوية وموثوقة بما يكفي للتنبؤ بحركة المرور.
تم جمع البيانات على مدى أربعة أشهر بواسطة أسطول مكون من 23 مركبة ذاتية القيادة على طريق ثابت في بالو ألتو، كاليفورنيا.يحتوي على سجلات قيادة السيارات والمشاة والعقبات الأخرى التي واجهتها.
تتضمن مجموعة البيانات على وجه التحديد ما يلي:
- 1000 ساعة:أكثر من 1000 ساعة من تسجيلات حركة المركبات ذاتية القيادة؛
- 170,000 مشهد:يستغرق كل مشهد حوالي 25 ثانية ويتضمن إشارات المرور والخرائط الجوية والأرصفة وما إلى ذلك؛
- 16000 ميل: 16000 ميل (2575 كيلومترًا) من البيانات من الطرق العامة؛
- 15242 صورة موضحة:تتضمن خريطة دلالية عالية الدقة للعناصر المسمىة ومنظرًا عالي الدقة للمنطقة من الأعلى.
يتم جمع بيانات الحركة هذه بواسطة مجموعة من أجهزة الاستشعار المثبتة على سطح مركبات Lyft، والتي تلتقط بيانات الليدار والكاميرا والرادار أثناء سفر المركبات لعشرات الآلاف من الأميال.
وقالت شركة Lyft إن المجموعة تأتي مع مجموعة الأدوات المقدمة.تشكل هذه المجموعة أكبر مجموعة بيانات وأكثرها اكتمالاً وتفصيلاً حتى الآن.تُستخدم لتطوير القيادة الذاتية ومهام التعلم الآلي مثل التنبؤ بالحركة والتخطيط والمحاكاة.
حاليًا، تتوفر بعض المجموعات الفرعية فقط من هذه البيانات للتنزيل، بما في ذلك:
- مجموعة البيانات النموذجية (53 ميجابايت)
- مجموعة بيانات التدريب (مقسمة إلى ثلاثة أجزاء، بإجمالي 69.4 جيجابايت)
- منظر عين الطائر (2 جيجابايت)
- الرسم البياني الدلالي (2 ميجابايت)
عنوان التنزيل:
أطلق تحديًا بمجموع جوائز يبلغ 30 ألف دولار أمريكي
في نفس الوقت،وتخطط Lyft أيضًا لإطلاق تحدي يبدأ في أغسطس على منصة Google Kaggle ويمنح جوائز إجمالية تبلغ 30 ألف دولار.
أبرز ما يميز هذا التحدي:
- متطلبات المسابقة:يتنبأ المتسابقون بحركة المركبات؛
- تحضير:تذكير رسمي: من الآن فصاعدًا، يمكن للباحثين والمهندسين تنزيل مجموعات بيانات التدريب وحزم البرامج المستندة إلى Python لتجربة البيانات. لأن مجموعات الاختبار والتحقق سيتم إصدارها كجزء من المسابقة؛
- الهدف النهائي:تمكين مجتمع البحث وتسريع الابتكار من خلال مجموعات البيانات والمسابقات.
كتب المدير الأول للهندسة في Lyft، ساشا أرنود، ومدير أبحاث الصوت والفيديو، بيتر أوندروسكا، في منشور على مدونته:"البيانات هي القوة الدافعة وراء تجربة أحدث تقنيات التعلم الآلي.ورغم أن الوصول إلى بيانات القيادة الذاتية عالية الجودة وواسعة النطاق محدود، فإن هذا لا ينبغي أن يمنعنا من إجراء التجارب في هذا المجال. "
وقال أرنود وأوندروسكا: "نعتقد أن المركبات ذاتية القيادة ستصبح جزءًا أكثر ملاءمة وأمانًا واستدامة من نظام النقل"."من خلال مشاركة البيانات مع مجتمع البحث، نأمل في تحديد التحديات المهمة وغير المحلولة في مجال القيادة الذاتية."
انقراقرأ المقال الأصلي، يمكنك الحصول على المزيد من مجموعات البيانات عالية الجودة!
عنوان المدونة:
عنوان الورقة:
https://arxiv.org/pdf/2006.14480.pdf
عنوان GitHub:
https://github.com/lyft/l5kit/
-- زيادة--