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停车检测的无监督学习
作者：Kushajveer
Singh
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这个
repo
是“停车检测上监督学习”的官方
pytorch
实现。
它基于模块化方法，您可以根据需要更改块。
目前，这个
repo
实现了以下内容
车位检测
车位占用检测
停车位中的汽车颜色
汽车在停车位的姿势
目录
介绍
停车位检测是计算机视觉领域的一项非常重要的任务，因为目前停车位普遍缺乏，而且随着停车位开始填满，探索停车位需要时间。
通过解决这个问题，我们可以减少人们不必要地在城市街区停车的需要，从而减少城市中心的汽车排放。
它还允许城市仔细管理其停车供应，最终减少与停车位相关的日常压力。
我的实现基于这样一种方法论：随着计算机视觉领域的不断进步，正在引入许多新的、更有效和准确的模型，我们应该能够直接使用这些模型，无需任何微调。
所以我介绍了我进行停车检测的无监督方法。
我的方法的一般概述
我的实现可以分为这三个模块：
目标检测模块：-
使用
COCO
预训练模型，无需进行微调。
标签处理模块：-
由于模型未经过微调，我添加了一些技巧来克服这些限制
分类模块：-
使用处理过的标签
