德国交通标志分类与应用-TensorFlow

简介：
本文探讨了利用TensorFlow对德国复杂的交通标志进行分类的方法和实践，结合实际应用场景分析其技术优势。 在这个项目中，我使用 Python 和 TensorFlow 对交通标志进行分类，并采用了德国交通标志数据集作为训练资料。该数据集中有 43 种不同类别的超过50,000张图像。通过该项目的实施，我在验证准确度上达到了+99%，测试准确度为97.3%。 在项目中，我首先进行了数据加载和总结，并对数据进行了一些预处理操作，包括洗牌、灰度转换以及局部直方图均衡化等步骤。接着是正常化的执行以确保模型训练的稳定性与准确性。设计了两种不同的深度学习网络架构：LeNet-5 和 VGG 网络。 在完成模型的设计之后，我进行了详细的模型训练和评估工作，并使用测试集对构建的模型进行验证，在新图像上也对其性能进行了进一步测试。