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一、背景介紹
自動泊車大體可分為4個等級：
第1級，APA 自動泊車：駕駛員在車內(nèi)，隨時準(zhǔn)備制動，分為雷達感知和雷達+視覺感知兩種方式。
第2級，RPA 遠程泊車：駕駛員在車外，通過手機APP的方式控制泊車。
第3級，HPA 記憶泊車：泊車之前先通過 SLAM對場景建模，記憶常用的路線。泊車時，從固定的起點出發(fā)，車輛自行泊入記憶的停車位。
第4級，AVP 自主泊車：泊車之前先通過 SLAM對場景建模，記憶常用的路線。泊車的起點不再固定，可以在停車場的任意位置開始，需要室內(nèi)定位技術(shù)做支撐。
1.1 自動泊車
圖2 自動泊車
自動泊車，在21世紀(jì)20年代的今天，是智能出行、輔助駕駛的強有力的一環(huán)。自動泊車就魯棒性和安全性而言，需要分為視覺和測距同時發(fā)生作用。其中視覺當(dāng)然是用深度學(xué)習(xí)，而測距一般采用雷達。視覺在尋找車位階段作為主力，而倒車入庫時，測距（雷達）發(fā)生作用。
1.2 車位檢測
車位檢測的場景一般在車庫、戶外，而自動泊車這一應(yīng)用在都市商場車庫和都市戶外車位實用性比較高，這樣可節(jié)省時間方便出行。車位檢測需要汽車進入到有車位的區(qū)域后，汽車慢速行駛的過程中，開始檢測。
圖3 檢測可以停車的車位
1.3 魚眼相機
車身周圍一般有4路魚眼相機：前、后、左、右共四個。用來拍攝車周圍的畫面。如下圖所示為車右邊的魚眼相機拍攝的畫面。魚眼相機拍攝的圖一般不用來做車位檢測，但可以用來后續(xù)做障礙物檢測。
1.4 AVM
4幅魚眼相機拍攝的畫面會經(jīng)過Around View Monitor(AVM)處理，生成一個拼接后的鳥瞰圖，車位檢測就是在AVM處理后的照片上進行的。4幅畸變的圖，先要去畸變再做融合，這里是一塊相當(dāng)有意思的部分，甚至我覺得上限遠高于車位檢測，車位檢測的質(zhì)量也由上游的AVM決定，可謂自動泊車中得AVM者得天下。另外，有效的做法可以采取在4幅拍攝的畫面去畸變后，單獨采用4幅獨立的圖送入車位檢測網(wǎng)絡(luò)中進行處理，而不是一張整個大圖。如下的鳥瞰圖的寬長是經(jīng)過我們實際工程處理中，采取的寬高像素比例，大小需要根據(jù)硬件條件和實際夠用范圍進行調(diào)整。
1.5 工程化
車位檢測算法搭出來以后，工程化的道路才剛剛開始，好戲還在后面，需要團隊配合了。本文就不涉及這一范疇了。
二、車位檢測算法的相關(guān)工作
車位檢測算法，從21世紀(jì)開始說起，那一定是由傳統(tǒng)的視覺過渡到深度視覺。
2.1 傳統(tǒng)視覺的車位檢測
傳統(tǒng)視覺的介紹，這里用一些示意圖來展示：
圖7 車位檢測傳統(tǒng)視覺方法示例1，2000年,Vision-Guided Automatic Parking for Smart Car
圖7 車位檢測傳統(tǒng)視覺方法示例2，2006年,Parking Slot Markings Recognition for Automatic Parking Assist System
en.. 如上兩圖所示，利用一些算子和圖像處理的手段，先提特征，再后處理。接下來，再介紹一個比較復(fù)雜，但是比較典型的方法（2012年的）：Fully-automatic recognition of various parking slot markings in Around View Monitor (AVM) image sequences 利用AVM圖，它是先檢測車位角點，再后處理配對，一些過濾和糾正操作，最終從圖中抓出車位。圖如下：
圖8 車位類型對應(yīng)的不同角點類型
圖9 角點類型。多吧，不多，還有更多的... 這是模板匹配的難以窮盡之處
圖10 后處理
接下來介紹一個DBSCAN的方法（2016年），DBSCAN是什么，以下來自維基百科：英文全寫為Density-based spatial clustering of applications with noise?，是在 1996 年由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, J?rg Sander 及 Xiaowei Xu 提出的聚類分析算法， 這個算法是以密度為本的：給定某空間里的一個點集合，這算法能把附近的點分成一組（有很多相鄰點的點），并標(biāo)記出位于低密度區(qū)域的局外點（最接近它的點也十分遠），DBSCAN 是其中一個最常用的聚類分析算法，也是其中一個科學(xué)文章中最常引用的。在 2014 年，這個算法在領(lǐng)頭數(shù)據(jù)挖掘會議 KDD 上獲頒發(fā)了 Test of Time award，該獎項是頒發(fā)給一些于理論及實際層面均獲得持續(xù)性的關(guān)注的算法。
一看到這個解釋就頭大，看看圖吧，非深度方法的處理確實很費神。這個方法，采取了線段檢測，可利用的特征更多了，感覺好像也更復(fù)雜了。
圖11 DBSCAN的處理，2016年，Directional-DBSCAN Parking-slot Detection using a Clustering Method
圖12 線段檢測出來后的結(jié)果，2016年，Directional-DBSCAN Parking-slot Detection using a Clustering Method
看到上圖的線段檢測結(jié)果，各位觀眾大佬爺想來一波后處理嗎（滑稽...）:) 反正我是不會 。
傳統(tǒng)視覺的車位檢測介紹就到這兒，方法還有很多，其實不必太關(guān)心。
圖13 傳統(tǒng)視覺的車位檢測
但是可供深度學(xué)習(xí)借鑒的有：（1）角點檢測；（2）線段檢測；（3）后處理過濾、平滑、配對；（4）幀與幀直接的預(yù)測，即通過推算當(dāng)前幀得出下一幀的車位位置；（5）在AVM成像的鳥瞰圖上進行處理，降低難度；（6）車位類型的分類；（7）車位角點和線段的分類；（8）窮舉。
2.2 深度時代的車位檢測
我們可以在傳統(tǒng)視覺處理的基礎(chǔ)上，直接替換傳統(tǒng)視覺算子，用深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)提特征，來一波傳統(tǒng)向深度過渡的過程。猶如 RCNN（提特征+SVM分類） -> Fast RCNN（端到端+ROI） -> Faster RCNN (RPN+性能強勁+快)；這樣的流程一點一點，拿掉傳統(tǒng)的處理，一點一點進行深度學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計和整合；然后再由兩階段到單階段的過渡（YOLO -> SSD -> RetinaNet -> yolo serials)。最后用完全體的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，確定車位檢測的最終解決方案。
通用車位檢測算法效果1
來個效果視頻吧，前面的介紹看著都看累了，看看我們做的，這個是一版還很粗糙的實測測試，無任何后處理（可以無NMS），網(wǎng)絡(luò)直出。整個網(wǎng)絡(luò)41FLOPS，0.28M參數(shù)，（python版本量化前）: backbone14MFLOPs，head26MFLOPs。這里采用的單路魚眼相機去畸變圖，并把輸入處理到384和128分辨率。單階段。視頻中有閃，AVM圖的處理受限于各種狀況，工程難度高。后續(xù)解決的，這里就不放了。我們主要介紹車位檢測這一通用的方法。然后運算量和參數(shù)量怎么設(shè)計就怎么設(shè)計。
圖14 運算量
先介紹以往的工作。我們分三種大類來概述（1）目標(biāo)檢測；（2）語義分割；它們的結(jié)合；（3）Transformer查詢；
目標(biāo)檢測的處理，一般是通過檢測車位角點、車位整個bounding box和檢測線段（一般不會這樣做）。
檢測車位角點的paper比較多，取3個方法來圖示說明。
圖15 PS2.0數(shù)據(jù)集出處的方法，2018年，Vision-based parking-slot detection: A DCNN-based approach and a large-scale benchmark dataset
圖16 更多的角點分類，PSDet，2020年，Psdet: Efficient and universal parking slot detection
圖17 角點配對示意，DMPS-PR，2019年
DMPR-PS: A Novel Approach for Parking-Slot Detection Using Directional Marking-Point Regression https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8784735
角點檢測一般會帶上分類信息和角度信息，傳統(tǒng)的模板匹配到深度學(xué)習(xí)的分類，進化可見一斑。
用檢測框的方法居多，因為，這樣是直接利用目標(biāo)檢測的bounding_box框來框停車位，簡直不要太好用。
圖18 PIL_park數(shù)據(jù)集出處，bounding_box檢測示意
Context-Based Parking Slot Detection With a Realistic Dataset https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9199853
上圖是回歸一個bounding_box框的做法，帶有角度信息，這個框的處理是可以是四邊形的，不一定非得矩形，可以有不同的夾角（小于90度），有點意思，不過需要做些限制處理，輕微的后處理。
回歸框的做法很典型，只取上述圖一篇Context-Based Parking Slot Detection With a Realistic Dataset，細微差異的方法確實會有很多，不一一介紹了。
圖19 方法截圖示意
圖20 https://github.com/lymhust/awesome-parking-slot-detection
看哇，很多。21年的沒整理成案，就不貼了。
接下來貼一下，語義分割方法的示意圖：
圖21 VH-HFCN，2018年
VH-HFCN based Parking Slot and Lane Markings Segmentation on Panoramic Surround View https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8500553
語義分割，采用這種方法的童鞋可能糾結(jié)于后處理吧。
圖22 效果似乎還是有更好的出來。2018年Semantic segmentation-based parking space detection with standalone around view monitoring system
圖23 global信息
圖24 接上圖23，local信息
圖23和圖24是2021年的一篇文章：
End-to-End Trainable One-Stage Parking Slot Detection Integrating Global and Local Information https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9316907/
如果端到端單階段的算法，需要以這種看起來復(fù)雜的后處理為代價，還是挺佩服作者的。
圖25 它的效果還是可以的。
這里介紹個2021年的別出心裁的方法：
圖26 2021年，Attentional Graph Neural Network for Parking Slot Detection
https://github.com/Jiaolong/gcn-parking-slotgithub.com/Jiaolong/gcn-parking-slot
Transformer來一波：
2021年，Order-independent Matching with Shape Similarity for Parking Slot Detection
https://www.bmvc2021-virtualconference.com/assets/papers/1378.pdfwww.bmvc2021-virtualconference.com/assets/papers/1378.pdf
用Transformer（DETR）來做，實在沒必要。
圖27 沒必要1
圖28 沒必要2
效果也沒見到好到哪里去，難度車位圖也沒貼。此條路，工程化不容易的。
三、我們的方法
花了大量篇幅介紹前人的工作，無外乎是為了引出我們的工作。
先貼下圖吧：
圖29 效果圖1
圖30 效果圖2
再來個視頻：
車位檢測推理
我們的方法，我們把它命名為通用停車位檢測，簡稱為GPSD。
在正式介紹之前，先解釋為什么要做這一件事。
3.1 為什么還要重復(fù)造輪子？
可能是因為前人的方法不夠好，可能是自己復(fù)現(xiàn)不了，可能是吃數(shù)據(jù)集，可能是不夠簡單粗暴穩(wěn)準(zhǔn)狠，也可能是泛化性能不強，總之，有各種各樣的原因。
理性的說：車位數(shù)據(jù)集越來越復(fù)雜的情況下，一旦沾有分類和利用車位標(biāo)線（就是車位最常見的白色的線），這就注定了算法吃數(shù)據(jù)集。一家車企要hold住每年上百萬的銷量如果還帶有優(yōu)質(zhì)的自動泊車，那么它的自動泊車算法（或工程）得有多魯棒啊，但一般來說，只給正確結(jié)果，要出錯難度車位它不檢就是:）。AVM的成像質(zhì)量也影響著車位檢測算法的準(zhǔn)確度上限，但AVM成像受制于魚眼相機的拍攝，畸變矯正的插值本就是難為了AVM了，是系統(tǒng)誤差！試想，在商場車庫中（比較常見吧）這個場景，魚眼相機遠處拍到了一堆，給你來一堆立體停車位，整個一塊鋼板，還上下層，燈光有偏暗，地面還反光，去畸變插值拼接后，這個要去抽取角點特征？要去抽取車位標(biāo)線？可能用bounding_box加數(shù)據(jù)train來得痛快吧。
感性的說：實際中的情況是，車位會受各種現(xiàn)實情況的影響。如磨損，各種花哨的樣式，遮擋（AVM成像本身就有臨近車身畸變遮擋車位），甚至沒有標(biāo)線。反正就是非理想的車位，非理想的停車環(huán)境。這時，做好這些車位檢測，或者說是工程應(yīng)對，才能使車使自動泊車開得更遠，應(yīng)用場景更廣。
理性感性也分不清了。在自己拿到采集的數(shù)據(jù)集時，要去做檢測，發(fā)現(xiàn)不是調(diào)個YOLO系列就能搞定的事。網(wǎng)上公開的數(shù)據(jù)集可用同濟的ps2.0，首爾的PIL_park，這兩個數(shù)據(jù)集可以用來練兵，再去應(yīng)對現(xiàn)實場景。
實際上，就嫌之前的方法看起來麻煩，還不容易在短時間內(nèi)上手，在做工程的時候，當(dāng)然是又快又好，抄作業(yè)難以抄到好的情況下，考慮造一個好用又泛化的算法。這就是通用停車位檢測算法GPSD的由來。
3.2 怎么來定義一個停車位？
要放一些圖
其實原理也很簡單，但想泛化，需要考慮的還是有一些。
圖31 來個汽車，鳥瞰上帝視角
汽車長這樣，占地區(qū)域是方方正正。就一個矩形。
圖32 汽車占地面積是方的
再看看魚眼相機，
圖33 魚眼相機拍攝
車位只要能放得下一輛汽車即可，線段是直的。
來看看鳥瞰圖：
圖34 鳥瞰圖1
圖35 立體停車位鳥瞰圖
圖36 車位線被AVM成像畸變的汽車所遮擋
鳥瞰圖里，一個停車位人眼看起來是放不下一個車位的，哈哈
這是AVM成像帶來的，不可避免的，畸變。但是深度學(xué)習(xí)就強大在這個地方，我們?nèi)搜壅J為他是一個車位，不要被圖像而蒙蔽，深度學(xué)習(xí)從圖片中學(xué)習(xí)特征，這里還要再深層次一點，從圖像中去學(xué)習(xí)高級的人為推斷的抽象特征，而這種特征不是顯性的不是顯式的不是正確的，甚至是錯誤圖像帶來的錯誤信息，需要讓深度學(xué)習(xí)去學(xué)到，這個時候，目標(biāo)檢測、語義分割、角點檢測、線段檢測分割，種種，從CV里拿來就用的拿來主義，似乎受到了一點挑戰(zhàn)。如果只是就圖檢圖的化，畸變的車位，和車庫里畸變的柱子，就已經(jīng)可以橫跨好幾個車位把車位遮擋完了，我們必須警醒：從實際物理的角度而不是成像的像素分布去看待一個車位。
圖37 車庫柱子也可以遮擋車位
我們這樣來看一個車位：
圖38 它實際上就是兩個車位
讓深度學(xué)習(xí)去理解，我們要學(xué)習(xí)這樣一個車位。汽車什么的遮擋無關(guān)緊要，深度學(xué)習(xí)真的可以辦到。
再抽像點：
停車位的概念，來源于車。先有車，再有停車位。如此簡單。車位一定必定是抽象出來四四方方像車一樣，是方的，最多的變化占地是平行四邊形而已：
圖41 平行四邊形車位，非矩形
3.2 車位幾何抽象
還是以圖示來進行說明。
車位可以如上圖的簡單幾何表示。如果只是這么簡單就好了。實際上，車位是挨個連排的，車位周圍干擾線也比較多。而車位分布，總結(jié)為如下三種情況
如上圖，車位1，2為連續(xù)的車位分布；車位3，4為間隔的車位分布；車位5，6為錯開的車位分布。矩形可換成平行四邊形表示。車位1，2這種情況最常見。車位3，4這種也常見，比如車庫中有柱子，車位需要隔開。
空車位好做檢測，而車位上有汽車的時候，畫面大部分是畸變的汽車，給車位檢測帶來了一定的難度。
這時候，用anchor_based的方法bounding_box總覺得很怪，另外，車位在AVM中，成像不一定是完整的，比如：
圖45 車位的各種姿勢
如上圖，人為的對圖像中的車位進行各種處理，為什么要這樣做呢？因為車在行駛過程中，各種轉(zhuǎn)向，和離車位開得近開得遠，AVM成像出來的畫面都是不一樣的。這時，車位抽象出來不一定就是實際的方的了，完整的方形，被AVM成像給截斷了。這時采用錨點框做bounding_box檢測，又遇到點麻煩。
不采用bounding_box或許是最好的選擇。
此時，需要對車位的幾何抽象做數(shù)學(xué)上的表征，使它代表一個車位，并且不受AVM成像和汽車行駛所影響，且完美避開汽車畸變帶來的影響。見如下：
我盡量用白話文說清楚。
老規(guī)矩，先上圖：
如圖47所示：
定義1：把AB定義為車位的進入線，此進入線需確定方向和長度。
定義2：把AD定義為車位的分隔線，此分隔線有兩種定義方式，(1)確定的長度和方向；（2）只定義方向。
定義3：對AD做平行線BC，線的起始端點為A，BC不做處理，通過AB和AD計算即可。
定義4：長度和方向這樣確定，以AB為例進行說明：delta_x=x_A-x_B，delta_y=y_A-y_B；delta_x和delta_y需要做歸一化處理，即除以W和H。先知道A點的坐標(biāo)后，此時長度和方向均已確定。
定義5：只確定方向時，需要預(yù)測AD的線的cos和sin值，通過反算arctan，得到角度。先知道A點的坐標(biāo)后，方向即可確定。
定義6：對AVM圖，需要把它處理成右攝像頭視角，即左邊的成像需要旋轉(zhuǎn)到對其右邊視角，進行統(tǒng)一處理。
圖49 公式
3.2 車位幾何抽象
車位抽象出來后，我們只需預(yù)測車位的幾何表征信息，而無需糾結(jié)于車位具體是哪種類型，角點具體用哪種模板，復(fù)雜抽象的幾何表征，恰恰是對復(fù)雜的現(xiàn)實環(huán)境的一種數(shù)學(xué)表示。
圖52 看看立體停車位的幾何表征，紅色線是做的的藍色線的平行線。
圖53中的紅色曲線箭頭，代表車位的幾何方向，進入線是AB，分隔線是AD，車位角點是A，紅色方向為分隔線->車位角點->進入線。AD->A->AB
3.3 數(shù)據(jù)集的制作
圖54 整張AVM的切圖處理
圖55 魚眼相機4路輸入
圖54是整張AVM圖（4路圖像去畸變和拼接后）做的處理，圖56是單路魚眼相機圖像做的處理。
在制作數(shù)據(jù)集時，可以在AVM圖上進行標(biāo)注，也可以在單路圖像上進行標(biāo)注。
整張AVM圖標(biāo)注時，遵循圖53的右子圖標(biāo)注原則：即在AVM整圖的右邊，找到車位，對車位角點A打標(biāo)；再標(biāo)注進入線AB，AB應(yīng)盡可能準(zhǔn)確；標(biāo)注AD時，可任意選擇AD的長度，因為AD的預(yù)測有兩種方法，再上篇的圖49公式里，是計算方式。此時整個車位就是逆時針順序。相對而言，AVM圖左邊的標(biāo)注也是按照逆時針原則，但要注意標(biāo)注進入線和分隔線。
單路圖像標(biāo)注時，把左邊相機拍攝的左子圖全部旋轉(zhuǎn)到右子圖，進行統(tǒng)一標(biāo)注。
另外，還可以給車位上是否占用，即是否可用打上標(biāo)簽。
標(biāo)注的圖像通過裁剪和放縮，處理到W=128，H=384，W/H=1/3，送入網(wǎng)絡(luò)。這個比例和大小自己定，這里職位為了除以下采樣32的倍數(shù)，選128的倍數(shù)更方便。
圖58 這些車位標(biāo)注起來也有點難度
公開數(shù)據(jù)中，我們采用了ps2.0和PIL_park，并進行數(shù)據(jù)集的改造。以符合我們的幾何抽象定義。另外還自行采取和制作了商場停車場的數(shù)據(jù)集（就不貼上來了）。
ps2.0:?Vision-based parking-slot detection: A DCNN-based approach and a large-scale benchmark dataset
PIL_park:?Context-based parking slot detection with a realistic dataset
3.4 車位預(yù)測
在feature map上，一個feature_map像素，回歸一個車位。輸入的分辨率是128*384，吐出的特征圖分辨率是4*12，輸入的通道是3（RGB）或者1（Gray灰度圖），輸出的通道根據(jù)需要而定，我們采用的8個輸出通道，具體為：confidence置信度，車位角點A_x/A_y，進入線delta_x/delta_y，分隔線delta_x/delta_y或者分隔線cos/sin，是否占用標(biāo)志isOccupied(或者是否可用標(biāo)志available)。
這里的車位角點，并不是真正意義上的圖像中一定存在的車位角點，進入線和分隔線也不是真正意義上圖像中存在的線、實線、虛線、各種線，我們回歸的是一種抽象的數(shù)學(xué)幾何表示。
圖59 畫圖可視化1
圖60 畫圖可視化2
是不是有點像CenterNet?或者YOLO系列，YOLO1/2/3/X，Anchor Free，但是這里最大的區(qū)別在于，沒有利用圖像中的具體像素，利用實例的形狀和位置來確定實例，這里就解釋不通，因為汽車有畸變，它擋住了車位，并不是真正的實際成像，我們回歸可以說是一個二維平面（地面）的車位，而3維空間中的汽車被AVM壓到了二維成像中，像素分布并不可靠了，學(xué)習(xí)圖像具體的像素不可行，必須讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)抽象的幾何表征。有點難以解釋，讓整個車位的信息，壓縮到車位角點，即便車位角點實際并不存在，或者車位角點難以區(qū)分，如圖58所示。車位角點只是一個承載的載體，也可換到圖像中任何其他位置，如進入線AB中點，（沒試過），設(shè)計的時候考慮到了這一點。
3.5 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
這個就很隨意了，backbone和detection head，任選，只是輸出特征圖的大小要特別注意，拿feature_map的分辨率4x12來說，一張128x384的圖最多給48個車位預(yù)測，實際上沒有這么多，只是為了適應(yīng)車位在圖中的分布，需要4x12去適應(yīng)車位出現(xiàn)在圖中的不同位置。我們選擇了單階段的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，直出，就用單分辨率特征圖，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)把公開數(shù)據(jù)集ps2.0和PIL_park的AP快刷滿了。
3.6 公開數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果
圖61 在ps2.0和PIL_park測試集上的結(jié)果
ps2.0數(shù)據(jù)集是同濟在2018年發(fā)布的，在車位檢測極具影響力，但比較簡單。PIL_park發(fā)布得更晚，文章引用少，但難度足夠。
圖62 ps2.0數(shù)據(jù)集圖片舉例
圖63 PIL數(shù)據(jù)集圖片舉例
再貼下效果圖：
圖64 左列是標(biāo)簽，中間是原圖，右列是預(yù)測
3.7 設(shè)計實驗
為了模仿實際泊車的AVM成像，比較關(guān)鍵的增強手段就是旋轉(zhuǎn)ratote，然后就是平移shift。
上篇有說，就是汽車在行駛過程中，前行、轉(zhuǎn)向和靠近車位的距離。
輸入采用RGB和灰度圖均可，灰度圖只是為了實際工程應(yīng)用，但RGB的AP更高。
實驗參照一些影響廣泛的檢測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計即可，不是本篇討論的范圍。
但是在設(shè)計loss的時候，因為confidence、角點坐標(biāo)、進入線、分隔線、是否占用，它們的loss量級有差，于是乎，做了對比實驗，發(fā)現(xiàn)需要給上述的每個單項加系數(shù)，使網(wǎng)絡(luò)更關(guān)注角點坐標(biāo)和進入線，而對是否占用的影響降低。采用了L2-norm。
不采用任何增強手段的粗糙網(wǎng)絡(luò)在PIL_park的test上也能達到超過90的mAP。方法很重要。
編輯：黃飛
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工商網(wǎng)監(jiān)
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