2024년 3월 1일, 2024 국제 자율주행 챌린지가 공식적으로 시작되었습니다. 이번 챌린지는 상하이 인공지능연구소(Shanghai Artificial Intelligence Laboratory)가 주최하고 다수의 국내외 기관이 공동 주최한다. 국내외 유명 전문가 및 학자들이 대회지도 및 시상위원회를 구성합니다. 이번 대회는 자율 시스템이 직면한 과제와 과제에 대한 심층적인 탐구를 제공하고 전 세계 참가자들이 기술과 혁신을 선보일 수 있는 무대를 제공하는 것을 목표로 합니다. 본 대회에서는 참가자에 대해 너무 많은 제한을 두지 않습니다. 예를 들어, 동일한 조직의 여러 팀이 참가할 수 있고, 모든 공개 데이터 세트와 사전 훈련 가중치를 사용할 수 있으며, 한 팀이 허용됩니다. 동시에 여러 상을 수상하세요. 이번 대회에는 7개의 트랙이 있으며, 우승자는 최대 27,000달러의 상금을 받을 수 있는 기회를 가지며, 또한 국제 최고 저널에 논문을 제출하도록 초대받을 수 있는 기회도 갖습니다. 또한 각 트랙에 대한 자세한 경쟁 지침과 벤치마크 모델을 준비했으며, 각 트랙에 해당하는 링크를 클릭하면 액세스할 수 있습니다.
대회 공식 웹사이트:
https://opendrivelab.com/challenge2024
주요 행사:
CVPR 2024 포럼 - 자율 시스템을 위한 기초 모델 워크숍(미국 시애틀)
관련 이벤트 :
대회 주제 소개 엔드 투 엔드 자율 주행
이전 데이터 세트의 제한된 크기와 일관되지 않은 개루프 및 폐루프 지표로 인해 벤치마킹이 어렵습니다. 실제 데이터를 활용한 감각운동 중심 전략. 이 트랙에서는 대규모 데이터를 사용하여 두 평가 패러다임 사이의 격차를 해소하고, 짧은 시계열의 BEV 추상 모델링을 통해 폐쇄 루프 평가와 더 잘 일치하면서 효율적인 개방 루프 평가가 달성됩니다. httack 정보 : //m.sbmmt.com/link/492f94808daf55a3f9e7ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd3694f546#dto_end_driving_at_at_at_at_at_at_adata volume : https://huggingface.co/spaces/agc202424 -2024
세계 모델은 현실을 추상적으로 시공간적으로 표현한 것으로 관찰된 현재 상태를 바탕으로 미래 상태를 예측할 수 있으며, 세계 모델의 학습은 기본 성능을 향상시킵니다. 새로운 차원의 모델. 모델은 세상을 예측할 수 있는 능력을 입증하기 위해 시각적 입력만으로 미래 순간의 포인트 클라우드를 예측해야 합니다. 트랙 정보: //m.sbmmt.com/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#predictive_world_model데이터 볼륨: 약 2T
참조 트레이닝 시간: 샘플 데이터, 8카드 A100, 3일
3차원 상자는 로봇 개념에서 영감을 받아 일반 객체를 설명하기에는 종종 불충분합니다. , 지각 표현은 래스터화된 3차원 공간의 점유에 대한 예측으로 설명될 수 있습니다. 이 트랙에서 참가자는 3차원 공간의 래스터화된 표현을 제공할 뿐만 아니라 그리드의 움직임도 예측해야 합니다. 트랙 정보: //m.sbmmt.com/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#occupancy_and_flow자율 운전 챌린지 @China3DV: https://huggingface.co/spaces/China3DV-S/occupancy-and-flow -2024
데이터량 : 약 70GB
운전 장면과 비교하여 실내 구현 3차원 인식 시스템은 언어 지시, 보다 복잡한 의미 이해, 보다 다양한 객체 범주 및 방향, 매우 다른 인식 공간 및 요구 사항을 포함한 다중 모드 입력에 직면합니다. 이를 바탕으로 공모전에서는 1차 관점 다중 모드 전체 화면 3차원 인식 툴킷 EmbodiedScan을 구축했습니다. 이 작업의 목표는 특정 객체에 대한 구두 설명이 제공되는 대상 객체의 카테고리와 해당 객체가 지향하는 3차원 상자를 탐지하는 것입니다.
CARLA Self-Driving Challenge
CARLA Self-Driving Challenge에서는 차량이 일련의 사전 설정을 통과해야 합니다. - 정의된 경로. 차량 주행 경로에는 고속도로, 도시 지역, 주거 지역 및 농촌 환경과 같은 복잡한 상황이 포함되며 햇빛, 일몰, 밤, 비, 안개와 같은 빛과 날씨도 포함되어 폐쇄 루프 평가 가능성을 제공합니다. 자율주행 시스템.
자율 운전에 큰 언어 모델 적용
DriveLM 데이터 세트는 언어 정보를 도입하여 큰 언어 모델과 자율 주행 시스템을 연결하고, 최종적으로 언어의 추론 능력을 도입하여 의사 결정을 내리므로 계획의 신뢰성을 보장합니다. . 모델은 다시점 이미지를 입력 정보로 받아 운전과 관련된 다양한 질문에 답해야 합니다.
사진 없이 운전하기
HD맵 없이 자동으로 운전하기 자동차는 높은 수준의 장면 이해를 요구하며, 이 트랙은 장면 추론의 한계를 탐구하는 것을 목표로 합니다. 다시점 이미지와 표준 화질 지도를 입력 정보로 사용하여 신경망은 차선 및 교통 요소에 대한 인식 결과를 출력할 뿐만 아니라 차선 간, 차선과 교통 요소 간의 위상적 관계도 출력해야 합니다.
일정은 다음과 같습니다
모든 시간은 베이징 시간 기준입니다. 자세한 내용은 대회 공식 홈페이지를 참조하세요.
지도 및 시상 위원회
목록은 지속적으로 업데이트됩니다. ㅋㅋㅋ 우편통신부
| ㅋㅋㅋ 잉화대학교 | 자동차학원 당위원회 서기, 국가 고급 령도인재, 교수 |
|
장야친 |
칭화대학교 |
중국공정원 외국학자, 원장 지능형 산업 연구소 석좌교수 |
Chen Baoquan |
Peking University |
지능대학 부학장, Boya 특훈교수 |
Xia Huaxia |
메이투안 |
주석과학자, 부총장 |
Gaoxinbo |
충칭우정대학교 |
당위원회 부비서, 위원장, 교수 |
쉬 지안루 |
Xi'an Jiaotong University |
교수 |
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위 내용은 2024년 국제 자율주행 챌린지 공식 시작의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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