使用keras实现神经网络，实现交通指示牌的识别

1、yolov5交通指示牌识别，包含训练好的交通标志识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在5000多交通标志检测据集中训练得到的权重，将交通指示牌(不含交通灯)分为警告标志、禁令标志、指示标志和指路标志一共4类，对应英文类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5交通指示牌检测，包含训练好的交通指示牌检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在5000多交通标志检测据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign共4个类别；并附道路交通标志检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、YOLO交通标志检测数据集二，一万多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO交通标志识别，数据场景丰富，将交通指示牌(不含交通灯)分为警告标志、禁令标志、指示标志和指路标志一共4类，对应英文类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign。 2、数量：15000 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

交通道路指示牌fbx和gltf模型，最全的模型。

行业资料-交通装置-一种太阳能发光交通指示牌.zip

基于MATLAB2020a版本进行R-CNN检测交通指示牌，代码100%可用。压缩包里面有RCNN训练代码、RCNN测试代码、交通指示牌数据集等文件。

（不是完整项目，适用于学习）该项目是对Pierre Sermanet 和 Yannn LeCun的论文《Traffic Sign Recognition with Multi-Scale Convolutional Networks》的代码复现。 涉及技术：Pycharm + Keras + Python 3.6 + numpy-1.13.3 + opencv3.3.1等 自己练手写的，注释比较详细，代码管理很烂，凑活看吧。