基于简化的Python、VGG和MiniGoogLeNet的43类交通标志智能识别-深度学习算法实践（附带工程源码及数据集）

简介：
本项目运用简化版Python结合VGG与MiniGoogLeNet模型，实现对43种交通标志的智能识别，并提供完整代码和数据集用于深度学习研究。 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。我们利用Kaggle上的丰富交通标志数据集，并采用VGG及GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练，通过调整网络架构与参数以提升不同类型交通标志的识别准确率。 项目的运行环境包括Python和Anaconda环境。项目包含三个模块：数据预处理、模型构建以及模型训练与保存。所使用的德国交通标志识别基准数据集（GTSRB）包含了50,000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；我们采用了VGG及GoogLeNet简化版深度学习模型进行构建，其中MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，而后者包括了卷积层、激活函数以及批量归一化。此外，通过随机旋转等方法对数据进行了增强，并使用Adam算法作为优化器，在训练过程中随着迭代次数的增加降低学习率，最终发现将学习速率设为0.001时效果最佳。