2024年国際自動運転チャレンジが正式にスタート

• 新しいコンテストのトピック: 7 つのトラック、斬新なコンテストのトピック、関連分野の最新かつ最もホットなトピックを包括的にカバーし、垂直分野における大規模モデルの応用を完全に探索します。自動運転と身体化されたインテリジェンス アプリケーション。
• 高額賞金: 賞金総額は 120,000 米ドルを超え、1 曲あたりの最高賞金は 27,000 米ドルに達する場合があります。不完全な統計によると、報酬額は CVPR 2024 の 100 フォーラムの中で最高額です。
• 独自性の重視：基礎研究と探究を強化し、4つの側面を堅持します。オリジナリティや科学的研究の価値が主な測定指標として使用されており、ランキングはパフォーマンスのみに基づいているわけではありません。独自のソリューションと性能指標を組み合わせて総合ランキングを実施。

2024 年 3 月 1 日、2024 年国際自動運転チャレンジが正式に開始されました。このチャレンジは上海人工知能研究所が主催し、国内外の多くの機関が共催しています。国内外の数多くの著名な専門家や学者が競技指導・表彰委員会を構成しています。このコンテストは、自律システムが直面するタスクと課題を徹底的に調査し、世界中の参加者がテクノロジーとイノベーションを披露する舞台を提供することを目的としています。本大会では、同一団体の複数チームの参加、全ての公開データセットと事前トレーニングウェイトの使用、1チームのみの参加など、参加者にあまり制限を設けておりません。複数の賞を同時に受賞する。このコンテストには 7 つのトラックがあり、優勝者には最大 27,000 米ドルの賞金が与えられるほか、一流の国際ジャーナルに論文を投稿するよう招待される機会もあります。また、各トラックの詳細な競技ガイドラインとベンチマーク モデルも用意しており、各トラックの対応するリンクをクリックしてアクセスできます。

コンテストの公式 Web サイト:

https://opendrivelab.com/challenge2024

主な活動:

CVPR 2024フォーラム-自律システムの基盤モデルに関するワークショップ (米国シアトル)

関連イベント:

• 4 月下旬: 第 3 回中国 3D ビジョン カンファレンス( China3DV 2024)
• http://www.csig3dv.net/2024/competition.html
• 6 月中旬: オフライン アクティビティ (北京/上海)
  

コンテストのテーマの紹介エンドツーエンドの自動運転

期限以前のデータセットのサイズに制限され、一貫性のない開ループおよび閉ループのメトリクスにより、実際のデータを使用して感覚運動主導の戦略をベンチマークすることが困難になります。このトラックでは、2 つの評価パラダイム間のギャップを埋めるために大規模データが使用され、短期間の BEV 抽象モデリングを通じて、閉ループ評価との整合性を高めながら、効率的な開ループ評価が達成されます。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#end_to_end_driving_at_scale
• データ量: 約 2T
• テストサーバー: https: / /huggingface.co/spaces/AGC2024-P/e2e-driving-2024

世界モデル

現実の抽象的な時空間表現として、ワールド モデルは、観察された現在の状態に基づいて将来の状態を予測することができ、ワールド モデルを学習することで、基本モデルのパフォーマンスが新たなレベルに引き上げられます。モデルは、世界を予測する能力を証明するために、視覚的な入力のみを使用して将来の点群を予測する必要があります。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#predictive_world_model
• データ量: 約 2T
• 参考トレーニング時間: サンプルデータ、8 カード A100、3 日間
• テスト サーバー: https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/predictive-world-model-2024

占有グリッドと動き推定

3 次元のボックスは、一般的なオブジェクトを説明するには不十分なことがよくあります。ロボット工学の概念に触発された知覚表現は、グリッド化された 3 次元空間の占有として説明できます。 。 予測する。このトラックでは、出場者は 3 次元空間のラスター表現を提供するだけでなく、ラスターの動きを予測する必要があります。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#occupancy_and_flow
• 自動運転チャレンジ @China3DV: https://huggingface.co/spaces /China3DV -S/occupancy-and-flow-2024
• データ量:約 70GB
• 参考トレーニング時間:8 カード 3090、2 日間
• テスト サーバー: https:/// hackgingface.co/spaces/AGC2024-S/occupancy-and-flow-2024

マルチモーダルな 3 次元視覚的位置決めの具体化

運転シーンと比較して、屋内の具体化された 3 次元認識システムは、言語指示、より複雑な意味の理解、より多様なオブジェクト カテゴリと方向、および非常に異なる認識空間を含むマルチモーダル入力とニーズに直面しています。これに基づいて、コンペティションは、第一視点のマルチモーダルフルシーン 3 次元認識ツールキット EmbodiedScan を構築しました。このタスクの目標は、特定のオブジェクトについて口頭で説明された場合に、ターゲット オブジェクトのカテゴリとその方向を向いた 3 次元ボックスを検出することです。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#multiview_3d_visual_grounding
• データ量: 約 1.5T
• 参考トレーニング時間: サンプルデータ 8 カード A100 0.5 日、フルデータ 8 カード A100 3 日
• テスト サーバー: https://huggingface.co/spaces/AGC2024/visual-grounding-2024

CARLA 自動運転チャレンジ

CARLA 自動運転チャレンジでは、車両が事前に定義された一連のルートを走行する必要があります。車両の走行ルートには、高速道路、都市部、住宅地、田園環境などの複雑な状況が含まれ、日光、日没、夜間、雨、霧、その他の光や気象条件も含まれるため、閉ループ評価が可能です。自動運転システムのこと。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#carla
• テストサーバー: https://eval.ai/web/challenges/challenge - page/2098/overview

自動運転における大規模言語モデルの適用

言語情報を導入することで、DriveLMデータセットは大規模な言語モデルを自動運転システムに接続し、言語推論機能を導入することで最終的に意思決定を行い、計画の解釈可能性を確保します。モデルは多視点画像を入力情報として受け取り、運転に関するさまざまな質問に答える必要があります。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#driving_with_ language
• データ量: トレーニング セット 4072 フレーム、テスト セット 799 フレーム、各フレームは約90 の質問と回答のペア
• 参考トレーニング時間: 8 カード V100、1 日
• テスト サーバー: https://huggingface.co/spaces/AGC2024/driving-with- language-2024

地図なしでの運転

高解像度の地図がない場合、自動運転車には高度な状況理解が必要です。 track は、シナリオ推論機能の限界を探求するように設計されています。ニューラル ネットワークは、多視点画像と標準解像度の地図を入力情報として、車線と交通要素の認識結果を出力するだけでなく、車線間、および車線と交通要素間の位相関係も出力する必要があります。

• トラック情報: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546#mapless_driving
• 自動運転チャレンジ @China3DV: https://huggingface.co/spaces /China3DV /mapless-driving-2024
• データ量: 約 200G
• 参考トレーニング時間: V100 8 枚、1 日
• テストサーバー: https://huggingface. co/ space/AGC2024/mapless-driving-2024

スケジュール

以下の時間はすべて北京時間です。公式ウェブサイトを参照してください。コンテストの詳細については、

• 今後 - 2024 年 6 月 1 日: 登録
• 2024 年 3 月 1 日: コンテストが正式に始まります
• 2024 年 3 月 25 日: テスト サーバーがオープンしました
• # 2024 年 6 月 1 日: テスト サーバーが閉鎖されました
#6 月 18 日2024:
• コンテスト結果発表

指導・表彰委員会

名前の画数ごとに分類されており、リストは継続的に更新されています。

Qiao Yu上海人工知能研究所リーダー科学者、所長補佐Liu Qingshan南京郵電大学副学長##杨小康Li Shengbo#薛建如「原文を読む」をクリックするか、次のリンクにアクセスして詳細をご覧ください

上海交通大学	# 人工知能研究所所長
清華大学	車両大学党委員会書記、国家ハイレベルの優秀な人材、教授
張亜琴	清華大学	中国工程院外国人学者、知能産業研究所所長、教授
Chen Baoquan	北京大学	情報学部副学部長、Boya 特別教授
夏華夏	美団	主任研究者、副社長
##高新波	重慶郵政大学	副書記党委員会委員長、教授
##西安交通大学	#教授

https://opendrivelab.com/challenge2024

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登録リンク

##連絡先メールアドレス

workshop-e2e-ad@googlegroups.com

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