文件名称:
Traffic_Sign_Classifier:自动驾驶汽车-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-31
详细说明：交通标志识别
该项目的目标/步骤如下：
加载数据集
探索，总结和可视化数据集
设计，训练和测试模型架构
使用模型对新图像进行预测
分析新图像的softmax概率
数据集摘要与探索
1.数据集的基本摘要
训练集的大小是34799
验证集的大小为4410
测试集的大小是12630
交通标志图像的形状是（32，32，3）
数据集中唯一类/标签的数量为43
2.数据集的可视化。
这是一个条形图，显示了数据的分布方式：蓝色代表训练数据集，黄色代表验证。
设计和测试模型架构
1.图像数据预处理
第一步，我决定将图像转换为灰度，因为颜色不是项目中的重要功能。
这是灰度之前和之后的交通标志图像的示例。
最后一步，我对图像数据进行了归一化处理，因此数据均值为零且方差相等，图像的位置无关紧要。
为了提高验证集的准确性，我决定从讲座中更改LeNet网络的丰富知识。
2.模型架构
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