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| 本文作者： 于勝越 | 2019-08-10 06:41 |
在車載感知技術(shù)和產(chǎn)品矩陣中，相較于激光雷達(dá)，攝像頭傳感器和視覺技術(shù)因其低成本和較好的適用性成為所有公司重視的領(lǐng)域。馬斯克也希望特斯拉能夠創(chuàng)造出比人類眼睛更敏銳的“攝像頭眼睛”，以保證安全性和智能性。
雷鋒網(wǎng)旗下會(huì)員組織「AI投研邦」「大咖Live」第50講，紐勱科技計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)總監(jiān)成二康帶來關(guān)于《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研發(fā)：詳解視覺感知模塊》的主題分享，圍繞自動(dòng)駕駛的視覺感知、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測和圖像分割任務(wù)、紐勱科技如何以數(shù)據(jù)助力自動(dòng)駕駛感知模塊研發(fā)三方面進(jìn)行了介紹。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，紐勱科技計(jì)算機(jī)視覺研發(fā)總監(jiān)成二康，早前于美國Temple University獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，師從凌海濱教授；期間曾在美國西門子任職，主要做計(jì)算機(jī)視覺和醫(yī)學(xué)圖像分析方面的工作；之后加入硅谷Broncus medical 公司，開發(fā)了超大規(guī)模通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫，用于圖像分割、目標(biāo)檢測等；2017年10月加入紐勱科技，負(fù)責(zé)視覺相關(guān)的研發(fā)工作。
以下是成二康的分享內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)新智駕在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上進(jìn)行了整理和精編：
首先簡單介紹一下紐勱科技。紐勱科技于2016年底在美國硅谷成立，2017年初在上海設(shè)立總部公司，是一家專注于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的科技公司。創(chuàng)始人CEO徐雷是前特斯拉 Autopolit vision 團(tuán)隊(duì)早期成員，COO Justin是前特斯拉高級(jí)供應(yīng)鏈經(jīng)理。
2016年9月，紐勱科技獲得1000萬美元的天使輪融資；2019年4月獲得德賽西威的Pre-A輪戰(zhàn)略投資。6月份，紐勱科技發(fā)布了自動(dòng)駕駛解決方案MAX1.0，向市場公開了基于公司自研的MaxOS的高速代駕、擁堵跟車、自主泊車三大功能。
今天的分享包括四個(gè)部分：首先簡單介紹紐勱科技視覺感知；第二部分是基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測；重點(diǎn)是后面兩部分基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模塊迭代。
傳感器配置層面，目前紐勱科技傳感器配置以攝像頭為主，并結(jié)合毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)，包括覆蓋車身360度的8個(gè)攝像頭、4個(gè)主要為泊車服務(wù)的魚眼攝像頭。
現(xiàn)階段，紐勱科技進(jìn)行的視覺模塊大概包含以下幾個(gè)方面：一是目標(biāo)檢測；二是圖像分割，圖像分割目前主要用于車道線的分割或可行駛區(qū)域的分割；上述兩方面均以深度學(xué)習(xí)為主；目標(biāo)跟蹤目前是基于多攝像頭的多目標(biāo)跟蹤管理；世界模型是如何將目標(biāo)檢測或者圖像分割出來的結(jié)果，比如車道線的結(jié)果映射到三維世界，為planning提供信息；另外一個(gè)是多傳感器融合，紐勱科技現(xiàn)階段采用的是視覺、毫米波和超聲波雷達(dá)之間的融合；在線標(biāo)定，因?yàn)閿z像頭每時(shí)每刻都可能發(fā)生變化，所以在線標(biāo)定實(shí)時(shí)計(jì)算camera pose也是一個(gè)比較關(guān)鍵的模塊；另外一個(gè)是視覺slam，該模塊主要應(yīng)用在地下停車場的建圖、在線定位等；還有一些比較基礎(chǔ)的模塊，比如ISP，因現(xiàn)在的視覺攝像頭要進(jìn)圖首先要經(jīng)過ISP，以解決不同光照下的情況，提供更高質(zhì)量的圖片。
紐勱科技自研的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、海量數(shù)據(jù)的收集、針對(duì)自動(dòng)駕駛感知環(huán)境的模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練，和最后的模型嵌入式平臺(tái)部署。
此為紐勱科技多目標(biāo)跟蹤管理的結(jié)果。這里要解決的問題是，對(duì)每一輛障礙物車輛賦一個(gè)連續(xù)的ID，以便于后面與毫米波傳感器的融合。因?yàn)橛辛艘曈X和毫米波融合的信息，融合之后和真值更加接近。基于真值，可以通過其它傳感器拿到更精確的障礙物車距信息。
首先分享一些在目標(biāo)檢測方面比較好的綜述。第一篇是2018年的一篇綜述，上面大概介紹了目標(biāo)檢測在計(jì)算機(jī)視覺上的一些發(fā)展，比如2001年比較經(jīng)典的Viola & Jones 的adaboost的目標(biāo)檢測；一直發(fā)展到2008年的DPM，deformable part model的目標(biāo)檢測；在2012年，Hilton的學(xué)生 Alex 在ImageNet上把圖像分類提升了很大，從而推動(dòng)了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法的發(fā)展；比如2013年的OverFeat方法；后續(xù)比較有影響的是基于RCNN系列的Fast和Faster RCNN，乃至后面各種以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的各種網(wǎng)絡(luò)。
另外，今年最新的一篇綜述由滴滴完成。上一篇綜述大概覆蓋300多篇文章，這篇綜述則包含的更多，大概有410多篇文章。從1996/1998年到2018年，大概20年間目標(biāo)檢測相關(guān)的文章都包含在其中。這篇綜述在后面進(jìn)行了細(xì)分，將目標(biāo)檢測細(xì)分出one-stage和two-stage。其實(shí)后面還可以再細(xì)分，比如基于anchor-based和anchor-free的方法。從2001年Viola & Jones的目標(biāo)檢測，到2008年的DPM，到后面一些基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典的綜述方法基本都涵蓋其中。
從這里面看出，一些進(jìn)行視覺工作的人會(huì)覺得三年前的文章就算老的文章，其實(shí)并不是的。可以從中看出，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測bbox的計(jì)算都是基于回歸的方法。Bounding box regression在2008年的DPM里面提出，后面延申到Deep learning里面，有很多概念都含在這篇文章中。比如multi-scale的概念，或者multiple reference都可以從以前的paper里找到一些相關(guān)的想法。這里的一個(gè)例子是bounding box regression的一些進(jìn)展，最經(jīng)典的是2008年DPM這篇文件，他提出了從bounding box到bounding box的回歸，后面形成了從feature到bounding box的回歸，目前主流的目標(biāo)檢測都是沿用這個(gè)方法。
如果想訓(xùn)練好一個(gè)模型，大家需要很多手工的、或者從樣本層面做一些工作。比如最常用的是一些困難樣本生成策略(hard sample mining)，具體用到的有hard negative mining技術(shù)，這在最經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代已經(jīng)大量運(yùn)用。微軟訓(xùn)練一個(gè)億量級(jí)的人臉檢測，也用到經(jīng)典的bootstrap方法，都采用了困難樣本挖掘工作。最近經(jīng)典的一篇 focal loss 通過新的損失函數(shù)(loss function)的設(shè)計(jì)，能夠完成困難樣本生成策略的工作。從這兩個(gè)例子中，我們可以看到，一些新的檢測方法都是回溯到一些經(jīng)典的方法。
有了一個(gè)模型/算法之后，如何在芯片上進(jìn)行部署？這其實(shí)是一個(gè)難點(diǎn)。這里面我們總結(jié)了幾種常用的方法：比如由于計(jì)算資源的限制，通常會(huì)選用一些小的模型，像light-weighted model,。其中又有幾種選擇：比如卷積在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中占的計(jì)算量比較大，Group conv技術(shù)可以使卷積計(jì)算量下降；另外是在mobilenetV1、V2系列中使用的技術(shù)，比如Depth-wise的可分離卷積；除此之外，還有后面衍生而來的基于shuffle 的V1、V2，這些都可以對(duì)已有的模型進(jìn)行加速。
另外我們可以選擇一些Bottle-neck設(shè)計(jì)，比如可以從resnet系列選擇18、34、50或者101。上述是人工設(shè)計(jì)的一些主干網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在一些新的研究熱點(diǎn)則轉(zhuǎn)向如何通過網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)搜索一些小的網(wǎng)絡(luò)。比如今年谷歌有一篇比較好的文章，研究如何搜索一個(gè)比較小的網(wǎng)絡(luò)能夠上線。
除了選擇一些比較輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)，另外一個(gè)選擇是進(jìn)行模型的剪枝，比如模型壓縮。2017年英偉達(dá)在LCLR上有一篇文章，講述了關(guān)于模型剪枝方面的工作。比如可以拋棄某些層，剪掉參數(shù)比較小的一些層。另外可以做知識(shí)蒸餾，Hilton在2015年提出的一種概念，即如果我們從一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)里面能夠?qū)W習(xí)一些知識(shí)，如何把知識(shí)傳到一些小的網(wǎng)絡(luò)中。知識(shí)蒸餾最初在分類問題里面得到應(yīng)用，后面也推廣到分割任務(wù)上面。NIPS2017 NEC也有嘗試把知識(shí)蒸餾的方式推廣到目標(biāo)檢測中。如果在大的網(wǎng)絡(luò)上面學(xué)習(xí)比較好，可以把這些知識(shí)蒸餾到比較小的網(wǎng)絡(luò)里面，方便上線。
另外一個(gè)層面與計(jì)算平臺(tái)相關(guān)，如果一個(gè)計(jì)算平臺(tái)支持半浮點(diǎn)型或者INT8再或者binary的網(wǎng)絡(luò)，其本身就可以降低復(fù)雜度。這方面目前主流的一些框架，比如tensorflow，MxNet，或者基于英偉達(dá)平臺(tái)上面的tensorRT加速都支持半浮點(diǎn)，或者整形模型。當(dāng)然上線可能有多方面的考慮，也有其他更好的方法，比如結(jié)合其中幾個(gè)方法能夠使一個(gè)模型上線。
上述文章主要討論關(guān)于目標(biāo)檢測的內(nèi)容。最新基于anchor-free的目標(biāo)檢測方法在最近幾年比較流行。比如從最開始的Densebox，到最近一篇今年百度關(guān)于Dubox的文章，即為了解決Densebox在小尺度目標(biāo)漏檢的問題。
比如在一個(gè)feature map上面，一些小目標(biāo)可能會(huì)被漏掉，那么可以在第二個(gè)feature map上面進(jìn)行refine，這是一個(gè)很好的思路。
另外一篇是我們?cè)谝曈X組在每周paper reading活動(dòng)中分享的一篇結(jié)合anchor-based和anchor-free的CVPR19年的文章。該文章講述通過結(jié)合anchor-based和anchor-free兩種方法從而整體提升目標(biāo)檢測精度。
如果想做一個(gè)比較實(shí)用的基于車道線的檢測算法，對(duì)魯棒性或者復(fù)雜場景的支持要求很高。這里介紹主流的方法和一些比較新穎的方法。
深度學(xué)習(xí)方法逐漸在分割任務(wù)里面占主流，目前大多車道線算法，大都把車道線當(dāng)作一個(gè)分割問題，然后加一個(gè)post-processing算法。后面有一些新的方法，或通過end-to-end的方式，將車道線步驟變得更簡潔。類似于目標(biāo)檢測。現(xiàn)在經(jīng)典的目標(biāo)檢測方法都不需要復(fù)雜的post-processing的方法。
左邊是一個(gè)FCN。FCN是給一個(gè)輸入圖像，輸出一個(gè)dense的map；可以和原圖一樣大，也可以和原圖比縮小1/4或1/8，代表一個(gè)dense的prediction。比如這里可以預(yù)測一個(gè)像素點(diǎn)是車道線的概率。
右邊簡單介紹車道線分割和后處理結(jié)果，上面是實(shí)際輸入到網(wǎng)絡(luò)里面的圖，下面是一張實(shí)際輸入圖經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)之后的一個(gè)probability map。每個(gè)點(diǎn)代表了這個(gè)點(diǎn)屬于車道線的概率。右面經(jīng)過一些post processing，把車道線提取出來，這里面只是展示了把它當(dāng)做一個(gè)binary的分割問題，我們可以對(duì)車道線做更復(fù)雜的一些分割。那么最重要的事如何做post-processing。這展示的是視野比較清晰的一張圖，在實(shí)際過程中有可能遇到各種復(fù)雜的場景。比如說網(wǎng)絡(luò)輸出的概率圖有可能質(zhì)量不是太高，如何加上復(fù)雜的后處理，能夠把車道線提取出來也是一個(gè)比較難的挑戰(zhàn)。
這是商湯在AAAI 2018上面的一篇文章，個(gè)人覺得有兩大創(chuàng)新。第一個(gè)是，因?yàn)檐嚨谰€是有很強(qiáng)的局部先驗(yàn)知識(shí)，或者說它有很強(qiáng)的context信息，如何把這些context的信息結(jié)合起來有助于車道線的提升。比如說我們?cè)谟龅竭@些虛線的時(shí)候，虛線在視覺上是沒有appearance，但是通過它前面和后面的實(shí)線，可以把這些context信息結(jié)合起來，即可把車道線的一些context信息囊括得更好。這篇文章里面用到得一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是，可以通過分層，把每一行上面的信息傳遞到下一行，或者每一列的信息傳遞到左邊或者右邊，同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)context信息的抽象，提升預(yù)測結(jié)果。但是有個(gè)缺點(diǎn)就是計(jì)算量會(huì)增大。
另外一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是開源了一個(gè)比較大的數(shù)據(jù)集。對(duì)一個(gè)車道線數(shù)據(jù)集進(jìn)行了很好的分類，比如說有白天/晚上，有擁堵跟車或者沒有車道線的情況，這些場景都做了細(xì)分。在實(shí)際過程中，數(shù)據(jù)集本身對(duì)算法的提升也有很大的作用。
障礙物檢測的目標(biāo)測距或者車道線如何從二維世界到三維世界，一個(gè)比較關(guān)鍵的部分是要對(duì)camera pose進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)。實(shí)時(shí)估計(jì)有很多種方法，但是實(shí)際情況中對(duì)camera pose的估計(jì)要求比較高，比如魯棒性要求比較高。使用一些視覺的特征，例如在高速場景下，可以用到一些車道線相關(guān)信息；在城市場景下，可以用到一些建筑的信息，或者交通信號(hào)燈的信息。或者運(yùn)行一個(gè)視覺slam，slam就是要解連續(xù)兩幀之間camera pose是怎么變化的。
另外的一些信息來源可以從其他傳感器得到，比如從IMU或者車子的里程獲得；如果有激光雷達(dá)，可以通過激光雷達(dá)拿到激光雷達(dá)的姿勢(shì)，再從激光雷達(dá)轉(zhuǎn)到camera pose，就可以知道攝像頭每時(shí)每刻是如何運(yùn)動(dòng)的，這些大概都是非深度學(xué)習(xí)的一些方法。
隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺作用越來越大，大家也在嘗試camera pose估計(jì)能不能用深度學(xué)習(xí)的方法來實(shí)現(xiàn)。第一個(gè)是supervised，如果我們有camera pose的groundtruth之后，就可以通過supervised的方式去解。另外一種方式是unsupervised，主要原理就是，一個(gè)camera發(fā)生變換之后，一個(gè)圖像在T時(shí)刻經(jīng)過wrap之后，可以和T+1時(shí)刻的圖像做pixel wise的差，從而使camera pose算得更準(zhǔn)。
對(duì)車道線來說，能不能從一張圖片直接得到車道線，而不去做camera pose估計(jì)或者很重的post-processing？這里面推薦的一個(gè)方法，比如3D LaneNet上面提出的anchor-based的方法。這里的一個(gè)假設(shè)是，車道線如果從原圖上面看的話，因?yàn)樗墙?jīng)過projection得來的，車道線在近端比較寬，在遠(yuǎn)端比較窄，每條車道線appearance是不像的。我們?nèi)绻D(zhuǎn)成俯視圖，大多數(shù)車道線都是平行的，appearance比較像。這里一個(gè)比較創(chuàng)新的地方是，我們可以把目標(biāo)檢測里面的anchor-based方法推到車道線提取中來。這里是supervised計(jì)算camera pose的方法，因其需要從原圖轉(zhuǎn)到俯視圖，所以需要相機(jī)的外參，但這篇文章是通過supervised的方式去做這件事情的，因?yàn)樗術(shù)roundtruth。
上一個(gè)網(wǎng)絡(luò)是從image view正常的成像圖方面來做，第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)是可以從俯視圖里面最終輸出三維的車道線信息，這個(gè)是anchor的方法，anchor方法是在俯視圖里面進(jìn)行的。俯視圖可以假想為一個(gè)地面，每一個(gè)列都是一個(gè)anchor，每個(gè)anchor都可能會(huì)映射一個(gè)車道線；比如這個(gè)列對(duì)應(yīng)一個(gè)車道線，那么就可以預(yù)測每一行的橫坐標(biāo)相對(duì)于這一列的橫坐標(biāo)，如果有這個(gè)信息的話，即可以把車道線通過anchor的方式預(yù)測出來。比如說這里面黃色的橫向偏移是指每一條車道線相對(duì)于anchor所代表的列的橫向偏移，所以有了每一列，其實(shí)我們只需要算每一個(gè)sample的點(diǎn)與這個(gè)sample點(diǎn)的橫坐標(biāo)的偏移就可以把車道線算出來，所以不需要經(jīng)過一些很重的后處理，這是一種思路。
這是其在模擬數(shù)據(jù)上面取得的結(jié)果，但是這篇文章因?yàn)槲覀儚膶?shí)際中去獲得每一幀的camera pose是很難的，所以這篇文章主要是給大家提供一些想法。通過anchor-based的方法就可以直接得到車道線。還有一個(gè)end-to-end里面更直接的一個(gè)方法，不需要anchor。
剛才介紹的這幾種方式都是拋棄了post-processing的過程，從而使深度學(xué)習(xí)能夠直接獲得車道線，類似于目標(biāo)檢測中我們直接獲得最終結(jié)果的一些方式。
首先介紹一些自動(dòng)駕駛公開數(shù)據(jù)集，比如說最經(jīng)典的從KITTI的數(shù)據(jù)到后面用于分割的CityScapes或者NuTonomy公司提出的NuScenes數(shù)據(jù)集，或者百度開源出來的阿波羅Scape，還有伯克利開源的BDD。今年CVPR 19上 waymo,、Argo和Lyft分別開放了一些自動(dòng)駕駛相關(guān)的數(shù)據(jù)集。
截止2017年，Kitti是被引用最多的數(shù)據(jù)集。KITTI的一個(gè)傳感器的配置、數(shù)據(jù)集的分類，比如說障礙物的分類，或者一張照片中有多少個(gè)種類的一些分布的統(tǒng)計(jì)，也有助于我們自己構(gòu)建數(shù)據(jù)集的時(shí)候去統(tǒng)計(jì)我們自己的數(shù)據(jù)。
百度也開放了包括激光、數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕駛公開數(shù)據(jù)集。NuScenes開源的一個(gè)比較大的公開數(shù)據(jù)集，同樣包括了攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)等信息。這些細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)自動(dòng)駕駛公司自己收集數(shù)據(jù)提供很大的參考信息。
伯克利也推出100K數(shù)據(jù)，其中包含了目標(biāo)檢測和圖像分割，主要覆蓋紐約、伯克利、三藩和灣區(qū)四個(gè)城市的數(shù)據(jù)采集。
有了這么多數(shù)據(jù)之后，我們要了解的是大規(guī)模數(shù)據(jù)之后，一個(gè)模型它基本上是Garbage in Garbage out，如果扔進(jìn)去的一些無用的信息，那么模型很難學(xué)到一些有用的信息。
這是交流的一個(gè)重點(diǎn)，就是視覺模型上線是一個(gè)閉環(huán)迭代過程，涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型測試，最終才可上線。
數(shù)據(jù)集中難免出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或丟失。李飛飛的學(xué)生 andrej Karpathy 在一個(gè)演講上指出，一個(gè)phd學(xué)生可能95%的時(shí)間在學(xué)校設(shè)計(jì)算法，因?yàn)樗梢允褂靡恍┕_的數(shù)據(jù)集；可能這5%的時(shí)間就是下載數(shù)據(jù)，做一些評(píng)測。那么他到了特斯拉領(lǐng)導(dǎo)自動(dòng)駕駛小組，75%時(shí)間專注在數(shù)據(jù)。這說明數(shù)據(jù)是非常重要的一環(huán)。這一點(diǎn)我也非常認(rèn)同。
我們知道在圖像數(shù)據(jù)中通過視角、光照等變化都可以對(duì)自動(dòng)駕駛算法造成影響。
在自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)中，兩個(gè)比較簡單的場景，比如說視野開闊、車少、車道線有比較清楚的樣例。但在實(shí)際場景中有很多更復(fù)雜場景，比如夜間虛線的車道線場景，夜間光線比較弱，那么識(shí)別這些車道線其實(shí)是很難的，即使去做標(biāo)注也很難去準(zhǔn)確地把車道線給標(biāo)出來。另外是擁堵跟車時(shí)候拍到的物體、比較近距離的障礙物，這對(duì)車道線、障礙物標(biāo)注或者算法設(shè)計(jì)都會(huì)有一些挑戰(zhàn)。
另一個(gè)極端例子是“加塞”，如果一輛車從旁邊車道“加塞”，那么它會(huì)擋住視野中的車道線，這對(duì)車道線標(biāo)注、訓(xùn)練或者上線都會(huì)帶來挑戰(zhàn)。有時(shí)候一輛大車會(huì)完全擋住所有的視線，這對(duì)車道線的算法會(huì)帶來很大的挑戰(zhàn)。
從中可以看到，自動(dòng)駕駛?cè)绾胃咝У厥占@些有效數(shù)據(jù)其實(shí)是很難的。而且這些數(shù)據(jù)大量都是不均衡的。如果搜集這些數(shù)據(jù)場景，比如道路分叉，甚至是在高速上面或者環(huán)線上面道路分叉占整個(gè)數(shù)據(jù)量是其實(shí)很少的，覆蓋更復(fù)雜的場景是數(shù)據(jù)方面的一個(gè)挑戰(zhàn)。
當(dāng)場景定義結(jié)束后， 有效數(shù)據(jù)的獲得也很重要，最后是模型的迭代。英特爾CEO曾表示，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)量很大，如果要收集所有信息的話，大概4000 GB/天，但是我們并不需要每時(shí)每刻都把所有信息收集起來。
數(shù)據(jù)方面要考慮的四大因素：第一個(gè)是數(shù)據(jù)獲取，即如何獲取一些最有效、最關(guān)鍵信息；第二個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；第三個(gè)是數(shù)據(jù)管理，即如何從中間拿到最有效信息、如何管理這些信息，使各個(gè)組都能夠快速或者便捷的獲取這些信息進(jìn)行算法開發(fā)；還有一個(gè)最關(guān)鍵是數(shù)據(jù)標(biāo)注。
那么如何從數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)標(biāo)注？數(shù)據(jù)獲取要平衡三個(gè)因素，第一個(gè)是包含場景，比如要包含各種天氣、各種城市或者高速場景、各種車道線的細(xì)分類型直線/虛線等各種場景。第二個(gè)因素，要考慮推向市場的功能的緊急程度，比如模塊迭代，因從算法開發(fā)第一天就支持所有各種復(fù)雜場景并不現(xiàn)實(shí)，所以需要根據(jù)推向市場功能的緊急程度來定義要獲取什么數(shù)據(jù)。第三個(gè)是根據(jù)現(xiàn)有資源，比如現(xiàn)有的資源從算法設(shè)計(jì)或者人員都有可能影響數(shù)據(jù)的獲取。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有幾個(gè)方面需要考慮：第一個(gè)是需要本地存儲(chǔ)還是云端存儲(chǔ)，我們能如何更高效的利用云端或者本地這些架構(gòu)。另一個(gè)是如何存儲(chǔ)采集車上的數(shù)據(jù)，因?yàn)椴杉囘\(yùn)行一天或者連續(xù)跑很長時(shí)間，數(shù)據(jù)量是非常大的，很多時(shí)間花費(fèi)在如何從產(chǎn)業(yè)車上面把數(shù)據(jù)拷走。另外一個(gè)是數(shù)據(jù)安全如何保證。再是數(shù)據(jù)管理，多與存儲(chǔ)相關(guān)。比如原來數(shù)據(jù)存在什么地方，或者需要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)，如何使每個(gè)人都能便捷地讀取這些數(shù)據(jù)也有利于整個(gè)開發(fā)效率的提升。
關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注，上面介紹了幾大公開數(shù)據(jù)集，每一個(gè)都有自己標(biāo)注的一些定義，所以我們需要根據(jù)自己算法設(shè)計(jì)或者功能實(shí)現(xiàn)定義合理的標(biāo)準(zhǔn)。第二是要考慮量產(chǎn)經(jīng)濟(jì)因素，比如說我們要和外面第三方合作，也要考慮如何使這些標(biāo)定義的標(biāo)準(zhǔn)能夠使第三方能夠快速接受。最后是確保達(dá)到最佳標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)闃?biāo)注即使是通過人工篩選、人工驗(yàn)證，還是有很多噪聲涵蓋其中，所以如何提升標(biāo)注的準(zhǔn)確性，也是很重要的一個(gè)因素。
總結(jié)一下，視覺方案是一個(gè)閉環(huán)，從數(shù)據(jù)的采集到數(shù)據(jù)清洗，到拿到清洗有效數(shù)據(jù)之后的數(shù)據(jù)標(biāo)注。從標(biāo)注團(tuán)隊(duì)拿到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)之后，進(jìn)行了模型訓(xùn)練或者內(nèi)部評(píng)測，經(jīng)過模型測試之后，如果達(dá)到要求模型即可上線。
有整個(gè)閉環(huán)的流程之后，即可支持模型的迭代。通過模型迭代不斷解決上一個(gè)版本遇到問題，一個(gè)模塊或者視覺模塊迭代的快慢往往取決于這幾個(gè)步驟，比如數(shù)據(jù)采集或者根據(jù)某個(gè)版本發(fā)現(xiàn)這些問題進(jìn)行的數(shù)據(jù)清洗、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型內(nèi)部的測試和上線，如果能形成一個(gè)快速的閉環(huán)，那么開發(fā)節(jié)奏會(huì)高效很多。
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