दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

E2E पार्किंग डेटासेट: एंड-टू-एंड स्वायत्त पार्किंग के लिए एक खुला बेंचमार्क

Created by
  • Haebom

लेखक

केजिया गाओ, लिगुओ झोउ, मिंगजुन लियू, एलोइस नोल

रूपरेखा

इस शोधपत्र का उद्देश्य एक उच्च-गुणवत्ता वाला स्वायत्त पार्किंग डेटासेट तैयार करना और जारी करना है ताकि स्वायत्त पार्किंग के लिए संपूर्ण शिक्षण की पुनरुत्पादकता और बेंचमार्किंग में बाधा डालने वाले सार्वजनिक डेटासेट की कमी को दूर किया जा सके। इस डेटासेट का उपयोग करते हुए, हमने मौजूदा दृष्टि-आधारित पार्किंग मॉडल और डेटा निर्माण, प्रशिक्षण, और क्लोज्ड-लूप परीक्षण पाइपलाइनों के आधार पर 85.16% सफलता दर, 0.24 मीटर की औसत स्थिति त्रुटि और 0.34 डिग्री की औसत अभिविन्यास त्रुटि प्राप्त की।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
स्वायत्त पार्किंग में अनुसंधान और विकास के लिए उच्च गुणवत्ता वाले सार्वजनिक डेटासेट उपलब्ध कराना, बेहतर पुनरुत्पादन और बेंचमार्किंग में योगदान देना।
अंत-से-अंत तक सीखने-आधारित स्वायत्त पार्किंग मॉडल के प्रदर्शन मूल्यांकन और सुधार में योगदान देना।
मौजूदा मॉडलों के प्रदर्शन का वस्तुनिष्ठ सत्यापन करें और भविष्य के अनुसंधान के लिए एक बेंचमार्क प्रदान करें।
Limitations:
डेटासेट के आकार और विविधता के बारे में विशिष्ट जानकारी का अभाव।
डेटासेट संग्रहण वातावरण और स्थितियों के विस्तृत विवरण का अभाव
विभिन्न पार्किंग वातावरणों (जैसे, संकीर्ण स्थान, जटिल वातावरण) के लिए सामान्यीकरण प्रदर्शन मूल्यांकन का अभाव
👍