深度学习论文: Attentional Graph Neural Network for Parking-slot Detection

深度学习论文: Attentional Graph Neural Network for Parking-slot Detection
Attentional Graph Neural Network for Parking-slot Detection
PDF: https://arxiv.org/pdf/2104.02576.pdf
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

本工作的主要贡献如下:

1 我们将环视图上的停车位点建模为图结构数据，设计注意力图卷积网络来聚合停车位点之间近邻信息。

2 我们提出的停车位检测算法不需要手工设计的后处理步骤。

3 我们提出算法不需要标注停车位点的方向和形状，从而减少训练成本。

2

图1 基于注意力图卷积的停车位检测算法：首先提取拼接的环视图的特征，然后检测停车位点；提取的停车位点的特征信息和位置信息送入注意力图卷积网络聚合近邻信息；最后判断两个停车位点是否组成停车

2-1 Entrance Line Discriminator

2-2 Graph Feature Encoder

2-3 Graph Feature Aggregation

2-4 Entrance Line Discriminator

3 Experiments