华为发布业内最大2D自动驾驶数据集，10倍于Waymo，主打半/自监督学习韦丽雪发自副驾寺智能车参考

韦丽雪发自副驾寺
智能车参考报道 | 公众号 AI4Auto
人类司机开车，陌生的路开多了自然就会熟练。
自动驾驶开车，需要大量的学习和训练。
这就离不开提供“训练场地”和素材的庞大数据集。
此前， Waymo拥有最大的2D自动驾驶数据集。
不过现在，华为诺亚方舟实验室联合中山大学发布了新一代2D自动驾驶数据集SODA10M 。

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比Waymo现有的大10倍。
包括了1000万张无标注图片以及2万张带标注图片。
除了大，这个数据集还有什么不同？
数据集从哪里来？
SODA10M数据集收集了不同城市在不同天气条件、时间段以及位置的场景。
晴天雨天、白天夜晚、城市高速园区……
更重要的是，覆盖面很广。
1000万张无标注图片来自32个城市，囊括了国内大部分地区。

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2万张带标注的图片，直接标出了6种主要的人车场景类别，分别是：
Pedestrian、Cyclist、Car、Truck、Tram、Tricycle 。
具体是怎么操作的？
华为通过众包方式把采集任务分发给上万名出租车司机。
由出租车司机使用手机或驾驶记录仪（1080P+）采集图片。
你以为随手拍个照片就完事？

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还要以每10秒一帧的速度，在不同的天气条件下采集图像。
地平线需要保持在图像的中心，遮挡汽车内部不能超过15% 。
对收到的图像还会随机选择其中的5% ，进行手工验证。
合格率低于95%将退回。
针对涉及隐私的信息，例如人脸和车牌等都会进行模糊处理。
最大数据集有啥用？
华为用已标注的训练集（2万张带标注的图片），搞了一场自动驾驶的主流模型的大pk 。

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对象是全监督、半监督和自监督学习。
分为训练、验证和测试三个环节。
为了增加难度，最终测试选择的图片是上海白天晴天，而且是城市场景。
在验证这一环节，则包含了多种不同场景下的图片。
最终结果表明，仅仅通过全监督训训练出来的模型取得的效果并不好，全监督训练的结果夜晚与白天的精度差距大。
此外，华为还把Waymo自动驾驶数据集、现有的经典自监督算法数据集ImageNet拉来，和SODA10M的表现进行比较。
从这三项入手：
1、目标检测；
2、BDD100K(伯克利发布的大型开放驾驶视频数据集)；
3、Cityscapes上的语义分割。
效果如何？

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在Moco系列（城市景观语义分割），以及基于像素和中间层特征的自监督方法DetCo, DenseCL上， SODA10M自监督训练的效果与ImageNet相仿。
两者都明显优于Waymo 。

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这也意味着自监督算法上游的数据集大小，对于下游的学习和测试有极大影响。
据华为介绍，建立这个数据集主要是为了通过自监督学习，构建下一代工业级自动驾驶系统的方法。