MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

语言：MATLAB—交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

1、交通标志检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法交通标志检测； 2、目标类别名：stop sign； 3、数量：1803 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

利用capsnet实现交通标志识别准确率达到99%以上，包含全套代码

使用PCA、NMF和HOG特征，分别配以KNN（k=1,3,5）和SVM两类分类器，实现对交通标志的分类（包括对其余类的拒识）（Matlab完整源码和数据） PCA_KNN : PCA + KNN PCA_SVM : PCA + SVM NMF_KNN : NMF + KNN NMF_SVM : NMF + SVM HOG_KNN : HOG + KNN HOG_SVM : HOG + SVM

交通标志分类数据集，大约有58个分类，每个类别有大约120张图片。csv文件有交通标志类的相应描述。 交通标志分类数据集，大约有58个分类，每个类别有大约120张图片。csv文件有交通标志类的相应描述。

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

基于深度学习的交通标志检测（tt100k数据集补充大头贴），有积分的给孩子点分吧，没有的私信我

交通标志检测数据集--1500个txt标签文件，适用于yolo系列、ssd、faster rcnn系列目标检测算法训练