无人车的眼睛、UP主的生产力工具，都藏在百度CVPR的这十个冠军里(3)

六项冠军助力自动驾驶、智能交通、智慧城市应用落地

对于百度来说，自动驾驶可以说是 CVPR 舞台上的一项「传统艺能」了。早在 2018 年，百度 Apollo 就占据了 CVPR 自动驾驶的主场；2019 年，Apollo 又在 CVPR 上公开了国内唯一的自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案——Apollo Lite。这些高光时刻在今年的多项竞赛中得到了延续。
在今年取得的十项冠军中，「语义分割、高分辨率人体解析、雾天环境检测」赛道的三项冠军或对百度强化自动驾驶能力有直接的助力。
以 AutoNUE 2021 挑战赛的语义分割赛道为例，该赛道聚焦街景图像的语义分割。与普通语义分割数据集不同，街景数据集物体更多，场景更为复杂。针对该赛道的问题，百度提出了基于 CNN 和 Transformer 的融合算法策略，通过异构模型互补方式，实现了驾驶场景特征的更强表达能力，从而提升了分割性能。针对密集目标，百度提出了区域递进算法，将稠密任务切分为若干稀疏子任务，降低了模型复杂度，加速了模型收敛，提升了测试精度。最终，百度以三项测评指标均第一的优势超越其他参赛机构获得冠军。比赛代码也计划不久后开源：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

除了复杂的街景，雾霾等极端天气也是阻碍自动驾驶落地的一大难题。本届 CVPR 就有一个专门针对雾霾天气的检测竞赛——UG2 (SEMI-)SUPERVISED OBJECT DETECTION IN HAZE CONDITIONS。