导引
https://cvpr2022.wad.vision/
CVPR 2022年自动驾驶研讨会(WAD)旨在聚集来自学术界和工业界的研究人员和工程师，讨论自动驾驶认知的最新进展。在这为期一天的研讨会中,我们将会定期论文演讲,邀请演讲者,和技术基准挑战目前的当前状态的艺术,以及计算机视觉的局限性和未来的发展方向自动驾驶,可以说是最有前途的应用计算机视觉和人工智能。CVPR研讨会的前几章吸引了数百名研究人员参加。今年，多家行业赞助商也加入了我们的行列，共同将本届展会的成功推向一个新的高度。
竞赛内容
CHALLENGE 1: WAYMO OPEN DATASET CHALLENGES
运动预测挑战:给定agent在对应地图上过去1秒的轨迹，预测最多8个agent在未来8秒内的位置。我们还引入了一个新指标，名为”软地图”，以更好地捕捉模型性能。
占用和流量预测:给定agent在对应地图上过去1秒的轨迹，预测未来8秒内所有当前观察到的和当前被遮挡的车辆的占用和流量。阅读我们的文章，了解更多关于问题定义和Waymo在入住率和流量预测方面的工作。
三维语义分割:给定一个或多个激光雷达图像和相关的相机图像，为每个激光雷达点生成一个语义类标签。
仅3D相机检测:给定来自多个相机的一幅或多幅图像，为场景中可见的物体生成一组3D直立框。
奖励 每项挑战的获胜者将获得15000美元的现金奖励，第二名获胜者将获得5000美元，第三名获胜者将获得2000美元。
你可以在这里找到参与挑战的规则。挑战将于太平洋时间2022年5月23日晚上11:59结束，但排行榜将继续开放供未来提交。我们还邀请一些参与者在CVPR的自动驾驶研讨会上介绍他们的工作，该研讨会定于2022年6月20日在CVPR举行。
CHALLENGE 2: BDD100K CHALLENGES
目标跟踪是计算机视觉中最基本的问题之一，直接应用于自动驾驶。感知系统中的精确跟踪可以更准确地预测和规划驾驶系统中的未来场景和自我运动。虽然我们有大量的视频数据，但流行的多目标跟踪挑战和基准只提供几十个图像序列用于训练和测试。因此，我们举办大规模的跟踪挑战，邀请计算机视觉研究人员和实践者在一个更现实的设置中研究多目标跟踪问题。我们希望我们的挑战能够带来计算机视觉的新进展，以及自动驾驶汽车的新实用算法。我们的挑战基于BDD100K，最大的开放式驾驶视频数据集，是现场的!你可以在挑战网站上找到细节
多目标跟踪(MOT):给定一个摄像机图像的视频序列，预测每个对象的2D边界框及其跨帧的关联。
多目标跟踪和分割(MOTS):除了目标跟踪和分割，还为每个目标预测一个分割掩码。
每个挑战的获胜者将获得1000瑞士法郎的奖金，并将能够在CVPR 2022年的自动驾驶研讨会上介绍他们的方法。第二名获得500瑞士法郎奖金，第三名获得300瑞士法郎奖金。这些挑战将在格林尼治时间2022年5月31日下午5点停止接受提交。得奖者亦将有机会与著名的特邀演讲人一同分享他们的研究成果。你可以在这里找到更多关于挑战的细节。
CHALLENGE 3: ARGOVERSE CHALLENGES
2022年，Argoverse将利用最近发布的Argoverse 2.0数据集迎接两个新的挑战:3D目标检测和运动预测。
3D物体检测挑战将使用Argoverse 2传感器数据集。
运动预测挑战将使用Argoverse 2运动预测数据集。
此外，我们的立体深度估计挑战将返回-这次有新的评估标准。
立体深度估计挑战将使用Argoverse 1 3D立体数据集。
请在未来几周关注更多关于比赛规则、排行榜和奖品的信息。
Original: https://blog.csdn.net/artistkeepmonkey/article/details/124511052
Author: 会写代码的孙悟空
Title: 2022自动驾驶竞赛WAD介绍 CVPR 2022 Workshop on Autonomous Driving
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