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 比赛总结



       本次比赛于3月1日启动，于4月10日结束。时间紧、任务重，在短短的一个多月时间里，参赛选手努力拼搏、集思广益，为解决赛事题目作出了不懈努力。在比赛期间，我们共收到 50多人次 的咨询消息，两个比赛专用微信交流群（共 316人） 上参赛选手也进行了充分讨论。 比赛旨在深入探讨自动驾驶中三维视觉相关任务与挑战，吸引了来自 3个国家与地区 的队伍参加，包含 华为、博世、滴滴、上汽集团、地平线 等 14家科技领军企业，及 复旦大学、中国科学院自动化研究所、电子科技大学、国立台湾科技大学、国民大学（韩国） 等 23所国际知名高校，共计 30多支队伍 参加。
    经过赛事组委会的验证，以下为比赛获奖队伍：
  1.  占据栅格与运动估计赛道（Occupancy and Flow）
    2. 创新奖：
       队名：CUHK-SZ & Huawei-Noah
       人员：张海鸣、颜旭、刘冰冰、李镇
       单位：香港中文大学（深圳）、华为
       获奖理由：参赛者创新地设计了一种多模态融合蒸馏范式，使用多模态教师网络在多尺度下对学生网络进行蒸馏，并有效利用仿真数据集进行联合训练，取得了良好的性能。
    一等奖：
       队名：Mi-Robot
       人员：周正铭、梁才、胡亮、王龙龙、贺鹏飞、国博
       单位：小米机器人
  2.  ⽆图驾驶赛道（Mapless Driving）
    3. 创新奖：无
    一等奖：
       队名：XIAOMIEV_BJFU
       人员：任建玮、帅江海、李⼴、赵慕铭
       单位：小米汽车、北京林业大学

 主办单位及合作伙伴

 参赛须知
  1.  参赛细则
    2. ⦁ 参赛者必须属于某一个团队，且不得同时属于多个团队。
    ⦁ 一个团队最多由10名成员构成。
    ⦁ 一个团队可以同时参与两个赛道，但仅限于一个账户。
    ⦁ 参赛团队必须通过表格（https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdPlpYHuPSY6ilQijWmoXuF9KZXIcRag2KcT3cgc1bJ7_2Zrg/viewform）进行注册，可在比赛截止前对报名表格进行修改。
    ⦁ 一个组织可以同时拥有多个团队。
    ⦁ 参赛者将获得由赛事组委会办法的证书。
    ⦁ 尝试破译测试集或进行类似行为将被取消资格。
  2.  技术细则
    3. ⦁ 不允许使用除比赛数据集外的数据进行模型训练。仅可以使用ImageNet和DD3D预训练权重。
    ⦁ 除非有明确说明，禁止使用未来的帧作为模型输入。
    ⦁ 在技术报告中必须明确描述数据的使用方式。
  3.   评审细则
    4. ⦁ 参与评奖必须满足以下要求：
      1.团队必须在提交截止日期之前在排行榜上公开结果，并在此后继续保持公开状态；
      2.参与创新奖评选的团队必须以PDF格式提交技术报告，最多4页（不包括参考文献）；
      3.如果有要求，团队必须向评奖委员会提供其代码、镜像或为进行验证所需的必要材料。
    ⦁ 比赛奖项将通过评审委员会对技术报告评审过程决定。
    ⦁ 赛事组委会保留更新规则的权利；赛事组委会保留取消违反规则团队参赛资格的权利；赛事组委会对比赛拥有最终解释权。
  4.  赛程安排
    5. ⦁ 3月上旬：测试服务器开启
    ⦁ 4月10号：测试服务器关闭
    ⦁ China3DV：颁奖典礼
  5.  比赛交流群
https://opendrivelab.com/China3DV.jpg
 占据栅格与运动估计

  1.  赛题描述
    2. 三维框往往不足以描述一般物体，受机器人学概念的启发，可将感知表征描述成对栅格化三维空间的占据情况预测。在这个赛道中，参赛者不仅要给出三维空间的栅格化表示，还须给出栅格的运动预测。
  2.  参赛福利
    3. 创新奖：人民币3000元
    一等奖：人民币2000元
  3.   测试服务器及提交指南
    4. https://huggingface.co/spaces/China3DV-S/occupancy-and-flow-2024
  4.  参考文献
    5. Scene as Occupancy
    Convolutional Occupancy Networks
    Occupancy Flow Fields for Motion Forecasting in Autonomous Driving
 无图驾驶

  1.  赛题描述
    2. 在没有高清地图的情况下，自动驾驶汽车需要高水平的场景理解能力，本赛道旨在探索场景推理能力的极限。将多视角图像和标清地图作为输入信息，神经网络不仅要输出车道和交通元素的感知结果，同时还须输出车道之间、车道和交通元素之间的拓扑关系。
  2.  参赛福利
    3. 创新奖：人民币3000元
    一等奖：人民币2000元
  3.   测试服务器及提交指南
    4. https://huggingface.co/spaces/China3DV/mapless-driving-2024
  4.  参考文献
    5. OpenLane-V2: A Topology Reasoning Benchmark for Unified 3D HD Mapping
    LaneSegNet: Map Learning with Lane Segment Perception for Autonomous Driving
    Graph-based Topology Reasoning for Driving Scenes
    MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction
    PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark


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