論文の概要: Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04288v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 06:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 10:34:08.849383
• Title: Revising deep learning methods in parking lot occupancy detection
• Title（参考訳）: 駐車場入居検知における深層学習手法の改訂
• Authors: Anastasia Martynova, Mikhail Kuznetsov, Vadim Porvatov, Vladislav Tishin, Andrey Kuznetsov, Natalia Semenova, Ksenia Kuznetsova
• Abstract要約: 駐車場案内システムは近年,スマートシティの発展パラダイムの一部として人気が高まっている。 本研究では,現在最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広範囲に評価する。 我々は,その予測品質を最近登場したビジョントランスフォーマーと比較し,EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.06039646014192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parking guidance systems have recently become a popular trend as a part of the smart cities' paradigm of development. The crucial part of such systems is the algorithm allowing drivers to search for available parking lots across regions of interest. The classic approach to this task is based on the application of neural network classifiers to camera records. However, existing systems demonstrate a lack of generalization ability and appropriate testing regarding specific visual conditions. In this study, we extensively evaluate state-of-the-art parking lot occupancy detection algorithms, compare their prediction quality with the recently emerged vision transformers, and propose a new pipeline based on EfficientNet architecture. Performed computational experiments have demonstrated the performance increase in the case of our model, which was evaluated on 5 different datasets.
• Abstract（参考訳）: 駐車場案内システムは近年,スマートシティの発展パラダイムの一部として人気が高まっている。 このようなシステムの重要な部分は、ドライバーが関心のある地域をまたいで利用可能な駐車場を検索できるアルゴリズムである。 このタスクの古典的なアプローチは、ニューラルネットワーク分類器のカメラレコードへの応用に基づいている。 しかし、既存のシステムは、特定の視覚条件に関する一般化能力や適切なテストの欠如を示している。 本研究では、現在最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広く評価し、その予測品質を最近登場した視覚変換器と比較し、EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案する。 性能計算実験により, 5つの異なるデータセットで評価したモデルの場合, 性能が向上することを示した。

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