基于图像的停车位占用分类:数据集与基线
计算机视觉与模式识别
2021-07-27 v1
摘要
我们引入了一个用于基于图像的停车位占用分类的新数据集:ACPDS。与先前数据集不同,每张图像均取自独特视角,经过系统化标注,且训练、验证与测试集中的停车场互不重叠。我们利用该数据集提出了一种用于停车位占用分类的简单基线模型,其在未见过的停车场上达到了 98% 的准确率,显著优于现有模型。我们以 MIT 许可证共享了我们的数据集、代码与训练好的模型。
引用
@article{arxiv.2107.12207,
title = {Image-Based Parking Space Occupancy Classification: Dataset and Baseline},
author = {Martin Marek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12207},
year = {2021}
}