百度Apollo自动驾驶开放平台正式加入加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟（Berkeley DeepDrive），并发布了Apollo数据及前沿技术品牌Apollo Scape，正式开放Apollo Scape大规模自动驾驶数据集。
加州大学伯克利DeepDrive深度学习自动驾驶产业联盟是由加州大学伯克利分校领导的，研究应用于汽车领域的计算机视觉和机器学习前沿技术的产业联盟。包括了英伟达、高通、通用、福特等20家全球自动驾驶领域最企业，研究项目覆盖感知、规划决策、深度学习等自动驾驶关键领域。Apollo开放平台加入DeepDrive联盟，将与全球其他自动驾驶领先企业以及学术研究机构携手，通过共享研究成果、交流经验，进一步壮大自动驾驶研发力量。百度副总裁，AI技术平台体系(AIG)总负责人、百度研究院院长王海峰表示：“百度和伯克利的合作，将依托Apollo开放平台的产业化资源和伯克利顶尖的学术团队，加快自动驾驶的技术创新、理论创新、以及落地应用的进程。”
发布会上，百度ApolloScape发布了自动驾驶开放数据集，不仅开放了比Cityscapes等同类数据集大10倍以上的数据量，包括感知、仿真场景、路网数据等数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨率图像数据，进一步涵盖更复杂的环境、天气和交通状况等。
ApolloScape标注数据示例
ApolloScape深度数据示例
Kitti，CityScapes和ApolloScape关于数据实例的对比
该数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨率图像数据，为便于研究人员更好的利用数据集的价值，在数据集中定义了共26个不同语义项的数据实例（例如汽车、自行车、行人、建筑、路灯等）。
数据中包含的各类实例的信息
此外，ApolloScape还将进行更多关于仿真的前沿技术研究，目标是打造真实世界还原度高、场景丰富的仿真平台；现阶段，基于Apollo仿真平台，ApolloScape计划同时将数十辆自动驾驶车辆投入到同一个路网中行驶，可以模拟真实的复杂驾驶场景和多车博弈过程。
自动驾驶研讨会及挑战赛时间表
据悉，Apollo开放平台还将与加州大学伯克利分校在CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）期间联合举办自动驾驶研讨会（Workshop on Autonomous Driving），并将基于ApolloScape的大规模数据集定义了多项任务挑战，为全球自动驾驶开发者和研究人员提供共同探索前沿领域技术突破及应用创新的平台。
