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SDCars-GTSRB-Traffic-Sign-Classifier: 基于附加层增强的LeNet-5 CNN的德国交通标志分类...

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简介：
SDCars-GTSRB项目采用改进版LeNet-5卷积神经网络，通过添加额外层来增强模型性能，专为准确识别和分类德国道路交通标志设计。 交通标志分类器项目的目的是基于LeNet-5的卷积神经网络体系结构设计一个交通标志分类器，并对其进行改进以提升其在分类任务中的性能。 项目步骤包括： 1. 数据集摘要与探索：数据集中训练集大小为34799，验证集大小为4410，测试装置尺寸为12630。每个图像的形状是3通道（RGB）的32x32像素。 2. 模型架构设计、培训和测试： - 数据预处理：使用灰度转换和最小-最大归一化例程对数据集进行预处理。 - 基线CNN模型采用LeNet-5卷积网络，该网络包含以下层结构描述： 1. 输入为32x32x1的灰度图像 2. 卷积层：使用5x5滤波器和有效填充，输出尺寸为28x28x6；激活函数采用ReLU。 3. 最大池化层：步幅大小为2x2，输出尺寸变为14x14x6 4. 卷积层：使用5x5滤波器和有效填充，输出尺寸为10x10x16；激活函数采用ReLU。 5. 最大池化层：步幅大小为2x2，输出变为5x5x16 6. 全连接层输入400个节点 唯一类别/标签的数量是43。

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    SDCars-GTSRB项目采用改进版LeNet-5卷积神经网络，通过添加额外层来增强模型性能，专为准确识别和分类德国道路交通标志设计。 交通标志分类器项目的目的是基于LeNet-5的卷积神经网络体系结构设计一个交通标志分类器，并对其进行改进以提升其在分类任务中的性能。 项目步骤包括： 1. 数据集摘要与探索：数据集中训练集大小为34799，验证集大小为4410，测试装置尺寸为12630。每个图像的形状是3通道（RGB）的32x32像素。 2. 模型架构设计、培训和测试： - 数据预处理：使用灰度转换和最小-最大归一化例程对数据集进行预处理。 - 基线CNN模型采用LeNet-5卷积网络，该网络包含以下层结构描述： 1. 输入为32x32x1的灰度图像 2. 卷积层：使用5x5滤波器和有效填充，输出尺寸为28x28x6；激活函数采用ReLU。 3. 最大池化层：步幅大小为2x2，输出尺寸变为14x14x6 4. 卷积层：使用5x5滤波器和有效填充，输出尺寸为10x10x16；激活函数采用ReLU。 5. 最大池化层：步幅大小为2x2，输出变为5x5x16 6. 全连接层输入400个节点 唯一类别/标签的数量是43。
     
  • 德国交通标志的GTSRB训练数据集
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    该数据集为德国交通标志符号提供了一套全面的图像样本，专为训练及测试GTSRB（德国交通标志识别系统）而设计。含数千张标记图片。 由于上传资源大小的限制，本资源包含了GTSRB德国交通标志训练集，非常适合初次接触深度学习交通识别领域的人进行学习使用。
     
  • traffic-sign-detection-master.zip_SVM_HOG_交通标志检测_svm_交通标志识别
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    本项目为基于SVM与HOG特征的交通标志检测系统。利用HOG算法提取图像中候选区域的特征，并通过训练好的SVM模型实现对各种交通标志的有效识别和定位。 基于SVM与HOG的交通标志检测与识别程序是一款利用支持向量机（SVM）和方向梯度直方图（HOG）特征进行交通标志自动检测和分类的应用程序，旨在提高道路安全并辅助自动驾驶技术的发展。该系统能够有效地区分不同类型的交通标志，并在复杂背景下准确地定位目标物体。
     
  • 交通标志分类器：基于LeNet的实现
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    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。
     
  • Road-Sign-Classifier: 利用卷积神经网络(CNN)对交通标志图片进行分类
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    Road-Sign-Classifier是一款基于卷积神经网络（CNN）的技术应用，专注于识别和分类不同类型的交通标志图像，以提高道路安全和驾驶体验。 Keras和深度学习可以用于对道路标志进行分类。道路标志分类是指自动识别沿途交通标志的过程，包括限速标志、让行标志、合并标志等多种类型的标识牌。这项技术能够使我们制造出“更智能的汽车”。自动驾驶汽车需要通过交通标志识别来正确解析并理解道路上的信息；同样地，车内辅助系统也需要了解周围的道路情况以帮助驾驶员安全驾驶。 项目结构如下： ├── examples [25 entries] # 包含由predict.py生成的随机标注图片样本 └── gtsrb-german-traffic-sign # GTSRB - 德国交通标志识别数据集。 └── Meta [43 entries]
     
  • 基于GTSRB数据集的CNN交通标志识别方法
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    本研究提出了一种基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）模型，有效提高了复杂环境下的交通标志识别精度和速度。 基于GTSRB数据集的卷积神经网络（CNN）交通标志识别方法研究。
     
  • 随机森林Matlab代码下载-Traffic-Sign-Classification-Old：用于挑战性德国交通标志识别的数据集分类...
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    本项目提供基于Matlab的随机森林算法实现，专门针对复杂环境下的德国交通标志进行高效准确的图像分类与识别。 随机森林MATLAB代码用于交通标志分类。使用的数据库是德国交通标志数据库。该数据库中的图像非常逼真且难以进行分类，因为它们具有不同的尺寸、照明条件等因素。 我们采用以下方法： - 线性判别分析（LDA） - Fisher线性判别式/Fisherfaces - 随机森林（Python） 特征提取使用的方法包括： - 图像的原始强度值 - 定向梯度描述符的直方图 为了使这些代码正常运行，请确保指向包含以下文件的数据集目录：readHOG.m，readTestHOG.m，readImages.m 和 readTestImages.m。 结果报告和参考资料位于相应的报告文件夹中。关于随机森林实现的一些注意事项： - 我们尝试在Python中实现了我们自己的randomforests类，但目前该功能无法正常工作并且需要调试。 - 为了进行分类任务，使用了scikit-learn的randomforest分类器类，并通过RF_builtin.py执行。 请根据文件的具体路径对相关代码文件做出相应的调整。
     
  • 德国交通标志分类与应用-TensorFlow
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    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。
     
  • CNN在GTSRB交通标志识别中的源码与PPT
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    本资源包含CNN（卷积神经网络）应用于GTSRB（德国交通标志识别数据集）的完整教程，包括详细源代码和配套讲解PPT，适合深度学习初学者研究交通标志识别问题。 已完成使用CNN进行交通标志识别的课程作业，数据集为GTSRB，并提供了源码和PPT。
     
  • 基于CNN的智慧交通项目实践：利用GTSRB数据集识别交通标志
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    本智慧交通项目采用卷积神经网络（CNN）技术，通过分析德国交通标志识别数据集（GTSRB），实现对复杂道路交通标志的有效识别。 在进行人工智能项目实践中的数据增强部分，特别是针对交通标志检测的FlexibleCP策略与YOLOv3格式的数据集整合过程中，我们的工作流程如下： 1. **格式转换**：首先使用`./until/transfer_format.py`脚本中定义的_to_jing函数将yolov3格式的数据集（dataTest）转换为我们自定义的jing格式数据集(dataTest_jing)。 2. **目标裁剪**：随后执行目标裁剪操作，以进一步优化我们的训练模型性能。所有增强步骤均基于自定义的数据集格式进行。 以上就是主要的操作流程概述。