[Waymo] CVPR 20일9 - 자율주행 조사를 가속화하기 위한 개방형 Dataset 소개한 Waymo 좋구만

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2009년에 설립된 알파벳 자율 주행 장치의 웨이 모(Waymo)는 항상 기술과 데이터를 상대적으로 보호 해왔습니다. 그러나 6월 하나 7일 Waymo는 자율 주행에 사용하는 고품질 말치모달(multimodal)센서 데이터 세트(dataset)를 새로 내놓으면서 많은 사람들을 놀라게 했다. Waymo Open Dataset은 캘리포니아 주 롱비치(Long Beach, California)의 최고 AI콘퍼런스 컴퓨터 비전과 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR)20하나 9에 소개되었습니다. ​ Waymo의 수석 과학자인 Drago Anguelov는 CVPR 20하나 9자율 주행 워크숍 특강에서 KITTI 같은 기존 오픈 소스 dataset이 당일의 선도적인 자율 주행 기업에는 당싱무 부족하기 때문에 연구원과 엔지니어들이 데이터의 증가와 오버 피팅을 방지하기 당싱무 많은 테테로울 소비해야 한다고 예상했다. 또 KITTI의 알고리즘 결과는 대규모 dataset로 일반화할 수 없습니다. ​ Waymo는 하나 6.7태 테러의 비디오 데이터, 60만 프리입니다. 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 카메라와 미공개 레이더가 포함되어 있습니다. Anguelov는 또, Waymo가 KITTI나 NuScenes보다 LiDAR-to-Camera의 동기화를 잘한다고 강조했다.

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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 선 보일 것이며, 나중에 더 많은 것을 소개하는 것입니다. Anguelov는 중견 기업은 벤치마크를 유출하고 대회를 개최한다고 이 스토리를 하고 있습니다.Waymo Open Dataset의 소개는 Waymo 내부의 전략적 변천을 예고하고 있습니다: 폐쇄된 문 뒤에서 일하는 것으로부터 오픈 소스 정신을 받아들이는 것입니다. 많은 자율주행 중견기업, 심지어 업계 선두주자인 Waymo조차 광범위한 상업화의 길이 길고 구불구불한 길이라는 것을 깨닫고 있습니다. Waymo의 애리조나(Arizona) 자동차 승차 공유 서비스인 Waymo One은 차량이 특별한 상황이나 악천후에 대응하지 못하는 등 기술적인 단점을 노출하고 있습니다. 존 그래픽 CEO는 "자율주행차가 도로에서 일반화되려면 수십 년이 걸릴 것"이라고 인정했습니다.Anguelov는 벤치마크인 dataset이 이 분야의 주요 발전에 매우 중요하다고 참가자들에게 이 스토리를 했습니다. 예를 들면 ImageNet은 컴퓨터 비전 붐을 일으켰습니다. ImageNet과 마찬가지로 WaymoOpenDataset도 학술 및 검토 연구에 적용될 것으로 예상되며 중견기업들은 벤치마크를 뛰어넘는 새로운 모델 개발에서 이득을 볼 것입니다.​ 지난해 중국의 거대한 기술의 중견 기업 바이두(Baidu)와 버클리 캘리포니아 대학(University of California in Berkeley)는 각각 대형 자율 주행 dataset의 Apollo Scape와 BDD100K를 출시했습니다. Apollo Scape의 데이터 용량은 KITTI와 CityScapes보다 10배나 큰 반면 BDD100K는 30fps로 40초에 실행되는 10만개 이상의 운전 경험의 비디오를 포함합니다.인터럽트 근처에 들어가서 Waymo의 움직임이 상당히 밖으로 향하고 있다고 생각하게 합니다. 이미 시작한 승차 공유 서비스를 보다 많은 사람들에게 경험하게 하기 위해 Lyft와 협력관계를 비롯해 일반인들이 자율주행 경험을 할 수 있는 이벤트도 진행하고 있습니다. 이러한 움직임은 모두, 자율주행차를 보다 보통 사람에게 경험시켜, 좋은 인상을 주기 위한 노력과 향후 자신들의 서비스를 전미 확대하기 위한 정비 작업 정도로 이해했습니다.하지만 이번 소식은 거의 알려지지 않았던 Waymo의 개발 노하우를 개방합니다. 물론 모드를 유출하는 것은 아니지만, 지금까지 자신들만의 방식으로 자율주행차 개발을 했다면, 조금 전에 보다 다양한 접근을 수집할 수 있는 방법을 선택한 것 같습니다. 이전에 Aptiv에서도 Dataset이 유출된다는 소식을 전한 적이 있는데요. 앞 문장에서 언급한 NuScenes 정보입니다. 이러한 Dataset 유출은 자율주행차를 개발하려는 신생 중견기업이나 연구소에서 자신들의 AI에 학습하기 위한 시간을 줄일 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다. 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 시작하며 몇 가지 문제점을 지적해오고 있다는 점에서 자율주행차의 시장 진출이 얼마나 어려운 작업인지를 일깨워주는 것 같습니다. 이번 Waymo의 Dataset 유출은 더 많은 사람들이 자신들의 Data를 사용하고 지금까지 경험하지 못한 경우를 공유할 수 있는 기회가 될 것입니다. 이런 공유는 더 좋은 학습결과를 만들어낼 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.하지만 앞선 중견기업의 Dataset 유출에 대해 부정적인 시간도 존재합니다. 세상에 공짜가 없다는 이야기처럼 이런 Dataset을 사용하기 위해서는 사용자들은 반드시 자신들의 테스트 결과도 공유해야 한다는 조건이 있다고 합니다. 이 부분에서 큰 중견 기업들이 손쉽게 자신들의 Data 다양성을 테스트하려 한다는 비판이 있습니다. 자신들이 실제로 가지고 있는 중요한 노하우는 유출되지 않고 단순히 데이터 공유라는 방식을 통해 간단하게 테스트 개체를 항상 갖으려는 잔꾀라는 것입니다.이 모든 것은 자율주행차가 갖춰야 할 학습능력을 향상시키기 위한 노력으로 보여집니다. 어떤 특정한 지면에서 테스트되는 자율주행차를 넓은 지면을 확대하기 위한 노력의 결과입니다. 앞서 Waymo의 사업영역을 확대하기 위한 하나의 노력입니다. 미국 서부의 따뜻한 지역이 아닌 다른 환경과 날씨에 적응할 기회를 좀 쉽게 테스트하기 위한 계획이 있지 않을까 생각합니다.이런 이유로 Tesla를 지지하는 사람들은 Waymo의 자율주행학습 방식보다 더 많은 데이터를 미국 전역에서 수집할 수 있는 Tesla 방식이 좋다고 이야기를 하고 있습니다. 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 발표한 모든 것은 앞으로 미국 전역에서 자율주행차를 사업적으로 이용하기 위한 단계로 생각되며, 이러한 개발과 관련된 정보 공유는 한발 더 sound, 나아가 전 세계적으로 적용할 수 있는 기회가 될 것입니다. Waymo의 발걸음이 조금씩 빨라지고 있는 것 같아요.PS: 검색을 통해 보시고, 만약 원하시는 스토리를 찾을 수 없다면, '태그' 또는 '검색'을 해보시면 더 많은 자료를 찾을 수 있습니다. 그래도 찾으시는 스토리가 없으시면(이메일,편지), 제가 알아서어떤 범위 내에서 도와드리겠습니다. 부담 갖지 않으셔도 됩니다.Over the Vehicle!!!참고 자료

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