概述
该数据集包含不同形状、颜色、方向和大小的停车标志图像，这些图像来自旧金山不同的社区。它使用澳鹏平台标注数据，训练模型以检测城市中的停车标志。这些标注的停车标志可以帮助您训练OCR模型理解停车和自动驾驶汽车的相关标志,教会模型忽略商店标志,广告牌和其他可能让人混淆的户外文本。
停车标志检测结合了计算机视觉、自然语言处理和空间推理等功能，是澳鹏目前正在进行的项目之一。我们的目标是使用深度学习方法开展进一步研究，以建立更准确的模型，并将停车标志检测范围扩展到其他城市，尤其是停车标志可能会与人造物体相混淆的密集区域。有关该项目的更多信息，请阅读本论文。
该任务的输入数据是旧金山周围的街景图像。点击上方的“数据(数据)”标签,您会发现标注后的图像分为训练集和验证集。
| 图像url | |
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| https | / / s3.amazonaws.com/street-get/san-francisco-2-cropped/krZbitbMrRzTHfWFi7z-8A_zoom_5___1_1.jpg |
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trainingset.zip | 66.3 MB
trainingset_annotations.csv | 142.9 KB
