E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking

要約

エンドツーエンドの学習は、自律的な駐車場で大きな可能性を示していますが、公開されているデータセットの欠如は再現性とベンチマークを制限します。
以前の作業では、視覚ベースの駐車モデルとデータ生成、トレーニング、クローズループテストのパイプラインを導入しましたが、データセット自体はリリースされませんでした。
このギャップを埋めるために、エンドツーエンドの自律駐車場用の高品質のデータセットを作成してオープンソースします。
元のモデルを使用して、平均位置と方向エラーが低い（0.24メートルと0.34度）、85.16％の全体的な成功率を達成します。

要約(オリジナル)

End-to-end learning has shown great potential in autonomous parking, yet the lack of publicly available datasets limits reproducibility and benchmarking. While prior work introduced a visual-based parking model and a pipeline for data generation, training, and close-loop test, the dataset itself was not released. To bridge this gap, we create and open-source a high-quality dataset for end-to-end autonomous parking. Using the original model, we achieve an overall success rate of 85.16% with lower average position and orientation errors (0.24 meters and 0.34 degrees).

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