[Waymo] CVPR 2019 - 자율주행 연구를 가속화하기 위한 개방형 Dataset 소개한 Waymo 이야~~

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2009년에 설립된 알파벳 자율 주행 장치의 웨이 모(Waymo)는 항상 기술과 데이터를 상대적으로 보호 해왔습니다. 그렇게 나쁘지 않는 6월 첫 7최초 Waymo는 자율 주행에 사용하는 고품질 말치모달(multimodal)센서 데이터 세트(dataset)를 새로 내놓으면서 많은 사람들을 놀라게 했습니다. Waymo Open Dataset은 캘리포니아 주 롱비치(Long Beach, California)의 최고 AI콘퍼런스 컴퓨터 비전과 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)20첫 9에 소개되었습니다. ​ Waymo의 수석 과학자인 Drago Anguelov는 CVPR 20첫 9자율 주행 워크숍 특강에서 KITTI 같은 기존 오픈 소스 dataset이 당쵸쯔의 선도적인 자율 주행 기업에는 그뎀 부족하기 때문에 연구원과 엔지니어들이 데이터의 증가와 오버 피팅을 방지하기 그뎀 많은 시간을 소비해야 합니다라고 말했습니다. 또 KITTI의 알고리즘 결과는 대규모 dataset로 초반화할 수 없습니다. ​ Waymo는 첫 6.7시간의 비디오 데이터, 60만 프레이, 약 2,500만개의 3D bounding boxes, 2200만개의 2D bounding boxes등 총 3,000여의 운전 형태를 특징으로 하는 Waymo Open Dataset소개하려는 동기가 부여되었습니다. Waymo의 데이터 수집, 자율 주행 자동차에 장착된 센서에는 5대의 LiDAR, 5대의 카메라 및 미유츄루레ー다ー이 포함되어 있습니다. Anguelov는 또, Waymo가 KITTI 나쁘지 않고, NuScenes보다 LiDAR-to-Camera의 동기화를 더 잘한다고 강조했습니다.

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또 Waymo Open Dataset은 날씨, 보행자, 조명 조건, 자전거 이용자, 건설 현장이란 변수를 고려하면서 데이터 다양성을 개선하고 있습니다. ​ Waymo는 7월 1,000개의 비디오가 있는 dataset의 아내 sound를 펼친 1것이며, 나중에 더 많은 것을 소개하는 것입니다. Anguelov는 중소기업들은 벤치마크를 유출해 대회를 개최한다고 말한다. Waymo Open Dataset의 소개는 Waymo의 내부 전략적 변이를 예고하고 있습니다.:폐쇄된 문 뒤에서 1함에서 오픈 소스 정신을 받아들이는 것입니다. 많은 자율주행 중소기업, 심지어 업계 선두주자인 Waymo조차 광범위한 상업화로 가는 길이 길고 구불구불한 길이라는 점을 인식하고 있습니다. Waymo의 애기리조 본인(Arizona) 자동차 승차 공유 서비스인 Waymo One은 차량이 특별한 귀취 본인의 악천후를 대응하지 못하는 등 기술적인 단점을 보여주고 있습니다. 존 크라픽(John Krafcik)CEO는 "자율 주행 차가 도로에서 1반화되려면 수십년이 걸릴 것"이라고 인정했습니다..Anguelov는 벤치마크인 dataset이 이 분야의 주요 발전에 매우 중요하다고 참가자들에게 말했습니다. 예를 들어 ImageNet는 컴퓨터 비전 붐(boom)을 1우쿄쯔움니다. ImageNet과 마찬가지로 WaymoOpenDataset도 학술 및 검토 연구에 적용될 것으로 예상되며 중소기업들은 벤치마크를 뛰어넘는 새로운 모델 개발에서 이득을 볼 것입니다.​ 지난해 China의 거대 기술 중소 기업 바이두(Baidu)와 버클리 캘리포니아 대학(University of California in Berkeley)는 각각 대형 자율 주행 dataset의 Apollo Scape와 BDD100K를 발매했습니다.. Apollo Scape의 데이터 용량은 KITTI와 CityScapes보다 10배나 큰 반면 BDD100K는 30fps로 40초에 실행되는 10만개 이상의 운전 경험의 비디오를 포함합니다..인터럽트 근처에 들어가서 Waymo의 움직임을 합니다.이 밖을 향하고 있다고 생각하게 한다. 앞서고 시작한 승차 공유 서비스를 보다 많은 사람 경험하도록 Lyft와 협력 관계를 시작하고 1반 사람에게 자율 주행 차의 경험을 하는 이벤트도 추진하고 있습니다.. 이런 느낌이에요.는 전체의 자율주행차를 보다 보수적인 사람들이 경험하게 해, 본인의 이름을 좋은 인상을 주기 위한 노력과 향후 자신들의 서비스를 전미 확대하기 위한 정비 작업 정도로 이해했습니다.하지만 이번 소식은 잘 알려지지 않았던 Waymo의 개발 비결을 개방한다는 것입니다. 물론 모든 것을 유출하는 것은 아니지만 그동안 자기들만의 방식으로 자율주행차를 개발했다면 지금보다 더 다양한 접근법을 수집할 수 있는 비결을 택한 것 같습니다. 이전에 Aptiv에서도 Dataset이 유출된다는 소식을 전했는데요. 앞 문장에서 언급한 NuScenes 정보입니다. 이런 Dataset의 유츄루눙, 자율 주행 차를 개발하려는 신생 중소 기업 이본의 연구소에서 자신들의 AI에 학습을 위한 시간을 줄 1수 있는 좋은 기회입니다. 앞서 말한 Waymo만의 다양한 센서 정보를 모아놓은 Dataset이기 때문에 자율주행차를 개발하는 다양한 장소에서 환영할 수 있는 문제가 될 것입니다.아무리 오랫동안 실질주행 테스트를 통해 많은 경우를 경험한 Waymo 자율주행차의 경우도 실제 서비스를 시작해 몇 가지 문제점을 지적해 온 것만으로도 자율주행차의 시장 진출이 얼마나 자신의 어려운 작업인지를 되돌아보는 것 같습니다. 이번 Waymo의 Dataset 유출은 더 많은 사람들이 자신들의 Data를 사용하고 지금까지 경험하지 못한 경우를 공유할 수 있는 기회가 될 것입니다. 그런 공유는 학습결과를 더 많이 만들어 낼 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.하지만 앞선 중소기업의 Dataset 유출에 대해서는 부정적인 시각도 존재한다. 세상에 공짜가 없다는 얘기처럼 이런 Dataset을 쓰려면 사용자는 반드시 자신들의 테스트 결과도 공유해야 한다는 조건이 있다고 한다. 이 부분에서 큰 중소기업들이 손쉽게 자신들의 Data 다양성을 테스트하려 한다는 비판이 있습니다. 자신들이 실제로 갖고 있는 중요한 비결은 유출되지 않고 단순히 데이터 공유라는 방식을 통해 간단하게 테스트 개체를 항상 갖자는 잔꾀라는 것입니다.이 모든 것은 자율주행차가 갖춰야 할 학습능력을 향상시키기 위한 노력으로 보여집니다. 어떤 특정한 육지에서 테스트되는 자율주행차를 넓은 육지를 확대하기 위한 노력의 결과입니다. Waymo의 사업영역을 확대하기 위한 하나의 노력입니다. 미국 서부의 따뜻한 지역이 아닌 다른 환경과 날씨에 적응할 기회를 좀 쉽게 테스트할 용의가 있지 않나 싶다.이런 이유로 Tesla를 지지하는 사람들은 Waymo의 자율주행학습 방식보다 더 많은 데이터를 미국 전역에서 수집할 수 있는 Tesla 방식이 바람직하다고 이야기를 합니다. 이렇게 수집된 데이터는 바로 Tesla의 자율주행 능력을 기하급수적으로 향상시킨다는 것입니다.아직 구체적인 유출방법에 대해서는 발표하지 않았지만 현재 Waymo홈페이지에서 Dataset에 대한 정보를 얻을 수 있도록 등록절차 중입니다.현재 Waymo가 발표하는 모든 것은 앞으로 미국 전역에서 자율주행차를 사업적으로 이용하기 위한 단계로 생각되며, 이러한 개발과 관련된 정보 공유는 한발 더 sound를 스스로 적용할 수 있는 기회가 될 것입니다. Waymo의 발걸음이 조금씩 빨라지고 있는 것 같아요.PS: 검색을 통해 보시고, 원하는 스토리를 찾을 수 없는 경우, '태그' 또는 '검색'을 해보면 더 많은 자료를 찾을 수 있습니다. 그래도 찾는 말이 없다면 저에게 연락 주시면(대째 1, 메모)내가 아는 범위 내에서도와드리겠습니다. 부그 sound를 가지지 않아도 됩니다.Over the Vehicle!!!참고 자료

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