Fugu-MT 論文翻訳(概要): E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking

論文の概要: E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10812v1
Date: Tue, 15 Apr 2025 02:21:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-16 22:07:04.083565
Title: E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking
Title（参考訳）: E2Eパーキングデータセット: エンドツーエンドの自律駐車のためのオープンベンチマーク
Authors: Kejia Gao, Liguo Zhou, Mingjun Liu, Alois Knoll,
Abstract要約: エンドツーエンドの自律駐車のための高品質なデータセットを作成し、オープンソース化します。元のモデルを用いて、平均位置と向きの誤差が低い85.16%の総合的な成功率を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.858678769953548
License:
Abstract: 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).
Abstract（参考訳）: エンドツーエンドの学習は、自律駐車に大きな可能性を示しているが、公開データセットの欠如により再現性とベンチマークが制限されている。以前の作業では、ビジュアルベースのパーキングモデルと、データ生成、トレーニング、クローズループテストのためのパイプラインが導入されていたが、データセット自体はリリースされなかった。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のための高品質なデータセットを作成し、オープンソース化します。元のモデルを用いて、平均位置と向きの誤差(0.24メートル、0.34度)が低い85.16%の総合的な成功率を達成する。

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