研究人员开发了一种用于识别停车位占用的自监督学习方法，显著减少了对标记数据的需求。该方法包括一个两阶段的训练过程：首先在通用的无标记数据上进行自监督训练，然后在目标特定的无标记数据上进行自监督训练。最后使用少量标记数据进行微调。该方法达到了97.2%的高准确率，并通过两阶段部署策略提高到97.8%，展示了其在实际停车监控中的效率。 AI
影响 这种方法可以实现更高效、可扩展的智慧城市停车管理基础设施。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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