深度学习引领未来：Apollo 8.0自动驾驶感知模块的全新篇章

nullApollo开发者社区旨在为全球范围内的自动驾驶开发者的及相关合作伙伴打造一个学习与交流的平台。通过这一平台,参与者能够迅速掌握并灵活运用最新的自动驾驶技术。

https://apollo.baidu.com/community/activity/16?code=d50a056f-7b84-4e59-ab91-26c9714e3e76](https://apollo.baidu.com/community/activity/16?code=d50a056f-7b84-4e59-ab91-26c9714e3e76 "Apollo开发者社区_Apollo活动")随着自动驾驶技术的迅速发展与进步，自动驾驶感知模块随之实现了质的飞跃。在开放平台生态系统中, Apollo自动驾驶系统始终致力于为各类合作伙伴提供全面且高效的解决方案。值得注意的是，在Apollo 8.0版本中, 我们对感知模块进行了全方位升级, 整合了先进的深度学习技术和智能感知算法, 这一改动不仅显著提升了开发效率与模型性能, 同时也为后续版本奠定了更加坚实的技术基础。本文将深入探讨这一升级带来的创新亮点。

1. 全新的模型训练，易用的深度学习模型

在Apollo 8.0版本中，基于与Paddle3D平台的合作关系，我们推出了一个完整的自动驾驶模型开发体系。该体系涵盖了从数据集采集到模型训练、评估和导出的完整流程。为了应对自动驾驶领域的三维目标识别与分割任务需求，在本项目中我们采用了当前最先进的人工智能算法框架，并经过大量真实场景测试验证其准确率和处理效率。

在Apollo 8.0感知模型中，引入了三个深度学习模型：

PETR：该系统通过巧妙地将三维坐标数据与图像特征相结合，并基于Transformer架构实现了全连接的三维目标识别。在nuScenes评估中表现出43.52 NDS和38.35 mAP。

CenterPoint 是一种无需人工设定 anchor 尺寸的基于关键点检测技术用于三维物体检测的解决方案，在 nuScenes 评估基准上取得了优异的表现：其精度达到 61.30 NDS（Non-Detected Objects Score）和 50.97 mAP（mean Average Precision）。

CaDDN 是一种针对单张图像预测3D物体病态问题的方法。该方法通过分析每个像素级别的预测分类深度分布，在三维空间中合理分配各像素对应的深度信息，并有效提取并投射丰富的上下文特征信息到适当深度区域。实验结果表明，在KITTI数据集上实现了优异的精度表现（Car类别的3D AP值为21.45、14.36和12.57）。

2. 清晰的任务流水线，多样的算法插件

基于Apollo平台版本8.0, 我们对任务处理流程进行了优化, 确保各阶段操作更加顺畅, 同时支持灵活的扩展功能。针对不同感知场景的应用需求, 开发者可以根据具体业务需求定制相应的处理架构, 并通过统一的配置管理模块具体定义各阶段的任务配置参数。另外, 我们提供了丰富的一键式算法组件库, 包括4种主流的检测模块, 开发者可以根据实际业务需求选择相应的检测模块进行性能评估。这一设计理念旨在将系统复杂性降至最低程度, 从而允许技术专注于核心创新。

3. 高效的模型管理，便捷的模型验证

在版本Apollo 8.0中新增了Model Meta以及Model Management功能,这些新功能旨在简化对训练完成的机器学习或深度学习模型的部署过程。Model Meta部分包括但不限于:基本的架构信息,标准输入输出接口规范,以及集成预处理与后处理组件的基础配置设置,并附带一套完整的配置验证机制;而Model Management则提供了一套标准化的服务接口,支持从官方平台下载并安装其他第三方开源或自研预训练好的AI推理引擎框架,同时支持从官方平台下载并安装其他第三方开源或自研预训练好的AI推理引擎框架,同时提供了一套统一的标准接口供调用来获取集成到系统中的预览版本及其详细参数信息。此外,我们还为开发者提供了便捷的方式进行在线评估与调试感知层的行为特征

结语

Apollo 8.0版本的感知模块升级不仅显著提升了开发效率，并带来了更为先进的深度学习模型及其管理工具；这一改进措施为开发者构建自动驾驶系统提供了极大的便利。通过这一创新举措，在自动驾驶技术领域确立了Apollo领先地位，并带来了新的发展机遇与挑战