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Apr, 2025
端到端停车数据集：端到端自动停车的开放基准
E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking
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Kejia Gao, Liguo Zhou, Mingjun Liu, Alois Knoll
TL;DR
该研究解决了自动停车领域中缺乏公开数据集的问题，限制了可重复性和基准测试。通过开源高质量的端到端自动停车数据集，研究者们在使用原始模型时实现了85.16%的整体成功率，并且达到更低的平均位置和方向误差（分别为0.24米和0.34度），这为未来的研究提供了重要支持。
Abstract
End-to-end learning
has shown great potential in
Autonomous parking
, yet the lack of publicly available datasets limits reproducibility and
Bench
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