Apollo训练平台
Apollo Training Platform
在训练平台,我们会开放大量级的数据,并配套提供相应的计算资源,供开发者在深度学习平台在线训练算法,提供一整套数据解决方案,致力于赋能每一位拥有较强软件、算法研发能力的合作伙伴,推动自动驾驶技术的普及。
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开放数据
目前我们开放了6种标注数据,同时在云端配套提供相应的计算能力,供开发者在云端训练算法,提升算法迭代效率。
激光点云障碍物检测分类
提供三维点云标注数据,标注四类障碍物:行人、机动车、非机动车及其他,可用于障碍物检测和分类算法的研发和评测。
红绿灯检测
提供了常见竖式红绿灯的图像数据。采集时段为白天,采集天气覆盖晴天、阴天和雾天,分辨率为1080P。
Road Hackers
本数据集有两种主要类型数据,街景图像和车辆运动状态。街景图像提供车前图像,车辆运动状态数据则包括车辆的当前速度和轨迹曲率。
基于图像的障碍物检测分类
数据采集涵盖城市道路和高速场景,由人工标注出四大类障碍物:机动车、非机动车、行人及静态障碍物,可用于视觉障碍物检测识别算法的研发和评测。
障碍物轨迹预测
采样数据来源于多源传感器的综合抽象特征,每组数据提供62维车辆和道路相关信息,可用于障碍物行为预测算法的研发和评测。
场景解析
数据包括了上万帧的高分辨率RGB视频和与其对应的逐像素语义标注,同时,提供了具有语义分割测量级别的稠密点云、紧急情况的立体视频以及立体全景图像。
开放能力
我们将提供与开放数据相匹配的计算能力和标注服务。
Docker+GPU集群
提供与车端一致的云端软硬件计算能力
集成深度学习框架
集成PaddelPaddle、Caffe框架、提供完整的深度学习解决方案
可视化结果分析
通过交互式可视化结果分析,方便开发者对算法调试和优化
计算能力
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标注服务
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专业的标注平台
平台功能的强大和基础标注工具的多样化,将保障用户需求的标注速度和质量
数量庞大的标注员
众包任务平台每天有超过5000名标注员,更有超过200名的标注专家满足用户所有高难度需求
双重审核机制
通过机器审核和人工抽审的双重验证机制,确保数据标注的高准确率