文件名称:
注意力分散的驾驶员检测：使用PyTorch和ResNet18模型以及22,400张不同类型的注意力分散的驾驶员的图像，构建可检测干扰的检测器，验证精度为99.7％-源码
开发工具:
文件大小: 47mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：CS175分心驾驶员检测
＃RESNET18 #PYTORCH＃机器学习
分心驾驶：
建议作为导致致命事故从2014年到2018年增加的原因
由于使用智能设备的增加，引起公众越来越多的关注
我们在建筑物探测器中的数据：（由StateFarm在他们的Kaggle挑战赛中提供：
训练数据：在训练数据中包含22,424张图像，分为10个带标签的课程文件夹
测试数据：7.97万张未标记的图像（通过kaggle提交进行了准确性测试）
提供给我们的每张图像的大小为640×480像素
我们的模型：
ResNet18（必须对图像进行预处理，并对在ResNet18中内置的pyTorch进行一些更改）
使用交叉熵损失和SGD优化器，其学习率为0.001，动量为0.9和Nesterov动量
火车精度大约为98％！
测试准确率近97％！
以下是我们所做操作和报告的全面说明：幻灯片： ://docs
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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