交通标志分类器：基于LeNet的实现

简介：
本项目基于经典的LeNet模型开发了一种高效的交通标志分类系统。通过深度学习技术，对各类交通标志进行精准识别和分类，为智能驾驶提供支持。 项目：建立交通标志识别程序 概述： 在这个项目中，您将利用深度神经网络和卷积神经网络的知识来对交通标志进行分类。您的任务是训练并验证模型，使其能够准确地对交通标志图像进行分类。 完成模型的训练后，您需要在互联网上找到德国交通标志的图片，并使用已训练好的模型对其进行测试。我们将提供一个Ipython笔记本作为项目指导和入门代码，请确保下载该文件以便开始工作。 此外，我们还希望您撰写一份详细的项目说明文档。这份文档将用于指导项目的实施过程，并为后续的研究者或开发者提供参考信息。书写内容可以是降价文件或者pdf格式的报告形式呈现。 为了满足规范要求，在提交该项目时需要包含以下三个部分： 1. 带有代码执行记录和详细注释的Ipython笔记本。 2. 将上述Ipython笔记本导出为html格式的文档，便于分享与展示。 3. 出色的文章或研究报告。一篇出色的作品应涵盖项目的各个关键环节，并具体描述了每个步骤中如何解决问题的方法。 在撰写报告时，请务必提供详细的代码说明（必要时可以引用行号和相关代码片段），并链接到其他支持性文件或者外部参考文献以增强论述的说服力与完整性。 此外，建议加入一些示例图像来展示所编写代码的工作原理，以便于读者更好地理解项目的实现过程。