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1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

均已标注好，划分为训练集验证集测试集，可直接用于训练 12356张训练集，1266张验证集，654张测试集

C#版OpenCV--EMguCV，实现交通标志识别实例，基本代码，完美注释

交通标志牌检测与识别研究综述