MATLAB恶劣天气交通标志识别。先去除雾霾，然后定位交通标志，分割，识别，带语音播报和界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。
2021-11-08 17:02:43
3.54MB
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Traffic_sign_recognition：使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。 支持向量机（SVM）用于对图像进行分类
2021-11-07 21:43:37
2.8MB
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中国交通 标志 C CTSDB数据集训练集10，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片
2021-11-03 10:07:30
454.49MB
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TT100K数据集过大需自行下载
https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/tutorial.html
2021-11-02 17:08:14
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GB 5768 道路交通标志与标线-第1~8部分.rar
GB 5768 道路交通标志与标线-第1~8部分.rar
2021-11-01 21:42:48
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matlab分时代码免责声明
提供了官方的Faster
R-CNN代码（用MATLAB编写）。
如果您的目标是在NIPS
2015论文中复制结果，请使用。
该存储库包含对MATLAB代码的Python重新实现。
此Python实现基于的分支构建。
两种实现之间略有不同。
特别是此Python端口
在测试时速度要慢约10％，因为某些操作在CPU上的Python层中执行（例如220ms
/图像，而VGG16为200ms
/图像）
提供与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP
由于实现上的细微差异，因此与使用MATLAB代码训练的模型不兼容
包括近似的联合训练，比交替优化（对于VGG16）快1.5倍-有关更多信息，请参阅这些
更快的R-CNN：通过区域提议网络实现实时目标检测
任少卿，何开明，罗斯·吉尔希克，孙健（Microsoft
Research）
该Python实现包含在MSR实习期间编写的Sean
Bell（Cornell）提供的内容。
请与官方联系以获取更多详细信息。
更快的R-CNN最初在an中进行了描述，随后在NIPS
2015中发布。
执照
Faster
R-CNN是根据M
2021-10-26 16:00:41
61.23MB
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GTSRB TensorFlow Lite
德国交通标志基准数据集的示例TensorFlow Lite分类模型。 创建该项目的目的是展示如何在之上构建卷积神经网络（通过Transfer Learning），并在TensorFlow Lite SDK的移动应用程序中使用卷积神经网络。 有关更多详细信息，请检查：
博客文章：
具有：数据集准备，模型训练和验证，转换为TensorFlow Lite。
数据集：
灵感：
2021-10-21 17:16:20
13.16MB
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YOLOv4中国交通标志识别 testfile video
2021-10-19 22:05:42
251.37MB
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