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浪潮AI深度推進AI算法在自動駕駛中的應用 以第一的成績通過NuScenes 評測

目前，人工智能技術已經(jīng)被廣泛應用到不同行業(yè)中，自動駕駛領域也不例外。據(jù)了解，浪潮AI團隊一直都對AI算法在自動駕駛中的應用保持高度關注，并致力于用軟硬件的算法和技術創(chuàng)新推動行業(yè)的進步，打造更多優(yōu)秀的成果。

日前，浪潮AI在自動駕駛感知權威數(shù)據(jù)集 NuScenes 評測中，自研算法 DABNet4D 獲得 0. 624 的NDS精度，位列Camera-only榜單第一名。

本次浪潮DABNet4D算法所登頂?shù)淖詣玉{駛NuScenes榜單，其數(shù)據(jù)集包含波士頓和新加坡兩大城市收集的大約15小時的駕駛數(shù)據(jù)，覆蓋了城市、住宅區(qū)、郊區(qū)、工業(yè)區(qū)各個場景，也涵蓋了白天、黑夜、晴天、雨天、多云等不同時段不同天氣狀況。數(shù)據(jù)采集傳感器包括了6個相機、1個激光雷達、5個毫米波雷達、以及GPS和IMU，具備360°的視野感知能力。

NuScenes數(shù)據(jù)集提供二維、三維物體標注、點云分割、高精地圖等豐富的標注信息。目前，基于NuScenes數(shù)據(jù)集的評測任務主要包括3D目標檢測（3D object Detection）、3D目標跟蹤（3D object Tracking）、預測軌跡（prediction trajectories）、激光雷達分割(Lidar Segmentation)、全景分割和跟蹤（lidar Panoptic segmentation and tracking）。其中3D目標檢測任務備受研究者關注，自從NuScenes挑戰(zhàn)賽公開以來至今，已提交220余次結果。

浪潮DABNet4D算法在訓練與評測過程中使用的底層硬件支撐是浪潮NF5488A5 AI服務器。開發(fā)過程中，模型在訓練集上進行單次訓練運行 20 個 epochs（without CBGS），需要耗費 約360 個 GPU 小時。

而為了滿足此類算法超高的AI算力需求，浪潮信息提供集群解決方案，采用 Spine-Leaf 的結構進行節(jié)點擴展，集成超 2000 GPU 卡集群，達到 90% 的擴展性。同時，該評測也是在 AIStation 的平臺基礎上進行開發(fā)，有效加速了浪潮DABNet4D算法的開發(fā)與訓練。

未來，基于LiDAR、相機等多源感知融合算法將有力地提升模型的檢測精度，同時，Occupancy network、Nerf等先進算法模型也會逐步應用于自動駕駛感知模型的開發(fā)與訓練中。

自動駕駛數(shù)據(jù)量急劇增大、自動駕駛感知模型復雜度逐步提升，以及模型更新頻率逐漸加快，都將推動自動駕駛的蓬勃發(fā)展，也必然帶來更大的模型訓練算力需求，浪潮AI也將繼續(xù)推動技術創(chuàng)新，持續(xù)促進智能駕駛系統(tǒng)的升級。

來源：IT時代網(wǎng)

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