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上传时间: 2022-03-20 21:17:43
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文件大小: 24.65MB
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文件类型: -
使用LeNet CNN对交通标志进行分类
描述
我们构建了LeNet类型的卷积神经网络模型,并对模型进行训练,以判断给定图片属于43个交通标志中的哪个。 那就是模型确定输入图像是否意味着:
停车标志
或限速30km / h ,
或儿童穿越,
...等
我们为43个交通标志分配了43个不同的整数(或43个规范矢量,大小为43)。
组织
我们首先给出问题陈述并准备data_preparation_pblm_statmnt.ipynb中的数据
我们在modelling.ipynb中进行训练/建模部分
原始数据存储在data / raw中。
处理后的数据存储在数据中/处理后
原始数据集的来源
我们使用的原始数据集包含来自的约51839张免费提供的图像。
J. Stallkamp,M。Schlipsing,J。Salmen和C. Igel。 德国交通标志识别基准测试:多类别分类比赛。 在I