无人驾驶技术微盘点，你就是无人驾驶深度学习挑战赛等待的科技狂人！

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在科技界有一个普遍的共识，那就是人工智能将是未来的发展方向，人工智能在人们身边常见的并且现在异常火爆的例子就是无人驾驶汽车。



随着Uber无人车在美国匹茨堡上路，百度无人车在北京上路测试，无人驾驶汽车的研发、测试、上路正在一步步逐渐实现。无人驾驶技术在新闻上的频繁出现，能感受到人工智能这股浪潮正在改变着人们的现在和未来。



根据数据显示，每年有超过130万人死于车祸，其中94%是由于人为失误所造成的。

自动驾驶技术的发展，很大程度上是为了改善人们的生活质量，防止不必要的人为车祸，减少拥堵，为人类出行提供更大便利。

无人驾驶技术几大方向


 

无人驾驶技术是一个非常庞大的知识体系，主要要解决四个大方向的问题，即
定位、感知、决策、控制。

定位，如GPS、Landmark、IMU；

感知，车辆周围物体的辨识；

决策，车辆路径、形式速度等行为决策；

控制，方向盘、油门、制动等控制。

在这四个大方向上，都有很多子问题，如在解决感知问题上，车辆在行驶中如何识别前方事物（其他车辆、行人、自行车、交通灯等）。



要解决这个感知大问题下的子问题，深度学习中的算法和训练模式是其背后强大的驱动力。

想要解决车辆在行驶中辨识前方事物的问题，大方向上需要，

运用深度学习实现图像处理；

利用Tensor Flow实现数字识别；

使用AWS GPU Instance运行深度学习模型，并对数据进行训练和检测；

建立R-CNN物体检测模型；

在Tensor Flow模型下进行多标签分类，并对数据进行训练和检测；

等等。


总结



人工智能将成为未来发展的一大趋势，无人驾驶也将逐渐改变人们的出行方式。无论时代如何发展，科技都将是引领人们前进的方向，而那些掌握前沿技术的人才都是推动时代发展不可磨灭的力量。

为了推动和促进深度学习在无人驾驶技术中的科研和应用，及无人驾驶技术在人工智能领域的发展，挖掘领域内的技术狂人，同时也鼓励在领域内奋斗的才人们通过学习掌握行业前沿技术>>>>

16-17年度无人驾驶深度学习挑战赛11月11日即将正式启动

本次挑战赛的赛题就是为了解决上面提到的无人驾驶技术当中的子问题，即无人驾驶汽车在行驶过程当中是如何通过图像识别出车辆、行人、自行车、摩托车和信号灯的。

参赛选手通过神州专车北美实验室提供的10000张作为training和validation的图像数据，运用深度学习的技术和框架成功标注出图像中的车辆、行人、自行车、摩托车及信号灯，并给这些标注出的物体打上正确的标签。





参赛者在2000张不含信息的测试数据上测试自己的模型及算法，将结果上传到挑战赛提交页面，每日都可看到最新排名情况，并根据排名进行新一轮调试。

最终选出前30名队伍，提交完整的Model，Code，Documentation到挑战赛大会，大会会在最后3000张竞赛图片数据集上测试确定最终排名。

我们也荣幸的邀请到行业大牛坐镇挑战赛委员会。

太阁创始人、前阿里巴巴高级专家冯沁原；百度创始七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣；头条实验室总监、原百度美国深度学习少帅李磊；神州北美实验室Team Lead、前微软研究员李岩；驭势科技创始人CEO、前Intel中国研究院长吴甘沙；神州北美实验室Principal Engineer、Spotlight Medical联合创始人钟华。带领大家领略技术之美。

参赛方式见下方


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