一文科普华为自动驾驶训练数据集ONCE

智驾最前沿 2022-11-12 08:30 1869浏览 0评论 0点赞

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之前和大家聊过Waymo的自动驾驶训练数据集WOD（相关阅读：一文解析Waymo的自动驾驶训练数据集WOD）和百度自动驾驶训练测试数据集ApolloScape（相关阅读：一文解析百度自动驾驶训练测试数据集ApolloScape）对于以深度学习为主要方法的自动驾驶来说，训练数据集是最关键的，因为算法都大同小异，且开源的很多，算法上无法区分高下，并且深度学习是个黑盒子，因此也有人戏称深度学习是炼丹。

虽然深度学习不具备可解释性，但是深度学习数据集与最终结果具备关联性，能区分高下的关键就是训练数据集，这就像炼丹的材料。训练数据集覆盖面越广，标注越精细，分类的越准确、类型越多，最终的自动驾驶性能就越好。

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因为训练数据集非常重要，大多数车企都是围绕训练数据集工作的，数据集是源动力，上图是亚马逊Web服务公司（AWS）的自动驾驶开发工作流，关键的环节就是数据的搜集与处理。大型车企都有自己单独组建的训练数据集，硬件方面的投入主要是价格昂贵的数据中心，可能要上亿美元，同时这个数据中心的维护成本和运营成本也不低。

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如果不想自建数据中心，亚马逊、微软和戴尔之类的公司也提供云端数据中心的服务，上图为亚马逊的自动驾驶数据集云端解决方案。

全球第一个训练数据集KITTI由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合开发，是目前全球公认的自动驾驶领域最权威的测试数据集，也是最早的。该数据集用于评测立体图像(stereo)、光流(optical flow)、视觉测距(visual odometry)、3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成，以10Hz的频率采样及同步。

总体上看，原始数据集被分类为Road、City、Residential、Campus和Person。对于3D物体检测，label细分为car、van、truck、pedestrian、pedestrian(sitting)、cyclist、tram以及miscellaneous组成。采集车的双目摄像头基线长54厘米，车载电脑为英特尔至强的X5650 CPU，RAID 5 4TB硬盘。采集时间是2011年的9月底和10月初，总共大约5天。

很多自动驾驶公司包括大众与福特合资公司Argo的Argoverse，Waymo的Open、百度的ApolloScape、奥迪的A2D2、奔驰（Cityscape）、英伟达（PilotNet）、本田（H3D）、安波福（nuScense）、Lyft的L5、Uber都公开了其部分训练验证数据集，还有一些知名大学也公开了其训练验证数据集，包括MIT、剑桥、牛津、巴克利、加州理工大学（Caltech）、CMU、悉尼大学、密歇根、德国鲁尔（交通灯）、加拿大约克（JAAD）、斯坦福、西安交通大学的5D。这当中最具影响力的当属Kitti、Waymo的Open和安波福的nuScense。

这些数据集严格地说应该叫Benchmark，不是真正用于商业用途的企业自用训练数据集，那些数据集是企业的最核心资产，不会公开。这些Benchmark通常分为3部分，大约70%是做训练用，20%做测试，10%做验证，训练数据就像课本，测试就如同期末考试，验证类似于自我摸底。虽然不是企业自用训练数据集，但主要差别主要是规模，企业自用的规模要大得多，企业之所以公开这些数据集，让第三方使用，主要用意一是找出更高性能的深度学习模型，二是改进或修正企业自用的训练数据集。

今天要介绍的是华为的ONCE，即ONCE（One millioN sCenEs）。论文地址：arXiv:2106.11037v3，数据集地址：http://www.once-for-auto-driving.com或https://github.com/once-for-auto-driving/。ONCE由香港中文大学、华为诺亚方舟实验室、华为智能汽车解决方案事业部车辆云服务部门、中山大学和瑞士理工学院联合打造。

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ONCE拥有最多场景，多达100万个，行驶时间高达144小时，覆盖210平方公里，700万张同步图像，3D Box有417k个。不过Waymo的3D Box高达1200万个，确实有独到之处。ONCE之所以这么少是因为华为认为非标签数据的训练也有价值，还有一个原因是标注越多，成本越高。在这里对标注和标签需要多说几句：

标注是Annotations，即给样品提供真值（Ground Truth）注解，只能由人工和激光雷达/立体双目完成，因为激光雷达和立体双目的测距是基于物理测量而非概率算法推测，因此可以算真值，激光雷达的3维坐标信息也是基于物理的测量，而非概率算法推测，可算Ground Truth。机器如果能达到真值的预测程度那就无需再训练了。
标签是Label，有些时候和标注混用，标签或许是标注的内容之一，比如某张图片是只猫，标签为猫，但是Bounding Box没有，不能算真值。

很多地方都提到机器标签或自动标注，实际上那只是Labelme这样的标注工具，还需要人工标注，据说标注一张图片的价格是八毛或一元钱。因为是人工标注，那么难免会出错，因此通常会多次标注，即多人标注同样的样品，尽量降低错误。典型例子，多伦多大学的Boreas数据集，128线激光雷达5Hz频率，7111帧点云图像会有326180个3D标准Box。

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ONCE使用华为自己开发的标注软件，界面如上图。

典型的ONCE 3D标注。图片来源：互联网

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上图为Kitti数据集标注文件的readme.txt文件。该文件存储于object development kit(1 MB)文件中，readme详细介绍了子数据集的样本容量、label类别数目、文件组织格式、标注格式、评价方式等内容。从中可以看出IMU主要是为了保证数据的时间戳一致，建立统一的坐标系，包括全部坐标系和局部坐标系。ONCE应该也采用了类似的布局，单独有TXT文件存储标注。

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ONCE数据集，包括和激光雷达同步的RGB图像，包括了各种天气。

主要传感器的对比。图片来源：互联网

任何自动驾驶训练数据采集车都必备激光雷达，通常激光雷达是作为距离Ground Truth真值出现的，同时3D Box的3维坐标和3维尺寸也都离不开激光雷达。除了复杂的传感器与定位系统配置外，采集车还有昂贵的数据采集和处理系统，一辆采集车的设备一般都在100万人民币以上，每天上传的数据可能都是TB级的，以特斯拉为例，先不要说没有5G模块的特斯拉如何上传海量数据，也不说车牌的隐私问题，单激光雷达一项即可否决，特斯拉的影子模式纯属无稽之谈。ONCE数据集特别声明数据采集在可允许范围，主动删除任何个人信息和定位信息，特别是车牌照和人脸。在中国任何用于商业用途的数据采集都要经过国家批准，并且数据不准发往国外。

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华为数据采集车传感器配置，从出点数推测似乎应该是Velodyne的128线激光雷达，采用三回波模式，从测距范围和精度看似乎是禾赛的Pandar 128线，其双回波是691万点。华为的ONCE是所有自动驾驶训练数据集中激光雷达点密度最高的，不过华为的摄像头分辨率不高。

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几个数据集的天气覆盖维度，Waymo主要在凤凰城采集数据，凤凰城位于沙漠边缘，几乎常年不下雨，所以Waymo的数据集都是晴天。凤凰城还有个特点，虽有156万人口，但只有20多栋高楼，大多数人都是住别墅的，因此做自动驾驶很方便，没有高楼大厦的GPS遮挡，也没有大面积阴影遮挡阳光。顺便说一句，英特尔总部在凤凰城。BDD 100K做得很好，它是UC巴克利大学和康纳尔大学合作的成果，缺点是很小，只有100k场景，它是唯一覆盖雪景的数据集，对BDD 100k感兴趣的可以搜索BDD100K：A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning这篇论文。ONCE的时间段分得开，早晨最多，其次是午后和夜间。

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数据集平均精度对比，每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的，这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等等。目标检测问题中最常用的度量标准---平均精度均值（Mean Average Precision，mAP），要理解mAP首先要理解IoU，给定的边界框的正确性的度量标准是“交并比”（Intersection over Union, IoU），这是一个非常简单的可视量。现在对于每个类别，预测边界框和参考边界框的重叠部分叫做交集，而两个边界框跨越的所有区域叫做并集。我们现在要分辨检测结果是否正确，最常用的阈值是0.5：如果 IoU>0.5，那么认为这是一个正确检测，否则认为这是一个错误检测。假设在整个数据集中有20个类别。对每一个类别，我们都会进行相同的操作：计算IoU->精确率（Precision）->平均精度（Average Precision）。所以我们会有20个不同的平均精度值。利用这些平均精度值，可以很轻松地判断我们的模型对任何给定的类别的性能。

ONCE最大特色是对自监督学习self-supervised learning、半监督学习Semi-supervised Learning和无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptation）做了对应，ONCE的3D盒标注只有417k，远低于Waymo，这是因为标注成本较高，通常都是人工标注，虽然特斯拉有机器自动标注，但精度太低，主流还是人工标注，因此也有了个戏称，那就是有多少智能就需要多少人工，指的就是所谓人工智能特别依赖人工标注，华为这个标注花了3个月时间以上。

我们知道一般机器学习分为监督学习(supervised learning)、非监督学习和强化学习。

自动驾驶领域的基本都是监督学习，即已知数据和其一一对应的标注（标签），也就是说训练数据集需要全部标注。
无监督学习(unsupervised learning)：已知数据没有任何标注，按照一定的偏好，训练一个智能算法，将所有的数据映射到多个不同标签的过程。
强化学习(reinforcement learning)：智能算法在没有人为指导的情况下，通过不断的试错来提升任务性能的过程。
弱监督学习(weakly supervised learning)：已知数据和其一一对应的弱标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到一组更强的标签的过程。标签的强弱指的是标签蕴含的信息量的多少，比如相对于分割的标签来说，分类的标签就是弱标签。
半监督学习(semi supervised learning)：已知数据和部分数据一一对应的标签，有一部分数据的标签未知，训练一个智能算法，学习已知标签和未知标签的数据，将输入数据映射到标签的过程。半监督通常是数据的标注非常困难，比如说医院的X光片子检查结果，医生也需要一段时间来判断健康与否，可能只有几组数据知道是健康还是非健康。

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华为ONCE提供6种3D检测模型的Benchmark，除了PointPainting都是基于激光雷达的。图中的SECOND就是Sparsely Embedded Convolutional Detection，实际就是VoxelNet（2017）论文的升级版。PV-RCNN在2021年名列Kitti 3D检测第一名，与pointRCNN同作者。PV-RCNN把point-based和voxel-based两种方法的优势结合起来，提高了3D目标检测的表现。基于体素的操作可以高效的编码多尺度特征表示并生成高质量3D提案框，基于点操作有可变的感受野（Field），故可以保留更精确的位置信息。PointPillars具备最高效率，是目前量产车常用的3D检测算法。