State-Farm-Distracted-Driver-Multiclass-Classification-源码
国家农场分散驾驶员多类分类
目标：将图像分类为这10个类别
c0：安全驾驶c1：发短信-右c2：在电话上交谈-右c3：发短信-左c4：在电话上交谈-左c5：操作收音机c6：喝酒c7：伸手c8：头发和化妆c9：正在讲话到乘客的编程语言：使用TensorFlow 2.0和Keras的Python
模型架构：使用CNN进行深度学习
关于数据集数据集是驾驶员座椅上不同人员在做不同事情的图像。 数据集已按文件夹分为“训练”和“测试”。
训练数据-将“类别”作为子文件夹，并且每个子文件夹仅具有相应类别的图像。 测试数据-具有所有类别的图像。
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