由于上传资源大小限制，本资源包括GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。

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坚固耐用的 ARS 404-21 传感器在一个测量周期内独立测量物体的距离和速度（多普勒原理）， FMCW（频率调制连续波）具有非常快的斜坡基础，具有每秒 17 次的实时扫描功能。该设备的 一个特点是能够同时测量 170m 距离、相对速度和两个对象的角度关系

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项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 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 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

德国低压并网标准，强制执行

在这个项目中，我使用 Python 和 TensorFlow 对交通标志进行分类。使用的数据集：德国交通标志数据集。该数据集包含 43 个类别的 50,000 多张图像。我能够达到 +99% 的验证准确度和 97.3% 的测试准确度。加载数据。 数据集总结与探索 数据预处理。 洗牌。 灰度。 局部直方图均衡。 正常化。 设计模型架构。 LeNet-5。 VGG 网络。 模型训练和评估。 使用测试集测试模型。 在新图像上测试模型。

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