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  1. 交通标志分类器：用于交通标志分类器的卷积神经网络-源码

  2. 交通标志分类器 用于交通标志分类器的卷积神经网络 ！[替代文字]（'./自述图片'） 概述 在此代码中，使用了深度神经网络和卷积神经网络对交通标志进行分类。 该模型经过了培训和验证，因此可以使用“对交通标志图像进行分类。 训练模型后，对来自网络的随机交通标志（即德国交通标志）进行了测试。 该项目 这项工作的目标/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 数据集和存储库 下载数据集。 调整了数据集的大小，

  3. 所属分类：其它

  1. 德国交通标志分类-源码

  2. 德国交通标志分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：826kb
    • 提供者：weixin_42126749

  1. CarND交通标志分类器项目：对交通标志进行分类-源码

  2. 项目：建立交通标志识别程序 概述 在这个项目中，您将使用对深度神经网络和卷积神经网络学到的知识对交通标志进行分类。 您将训练和验证模型，以便可以使用对交通标志图像进行分类。 训练完模型后，您将在网络上找到的德国交通标志图像上试用模型。 我们提供了一个Ipython笔记本，其中包含更多说明和入门代码。 确保下载。 我们还希望您创建该项目的详细说明。 出该项目的，并将其用作创建自己的编写的起点。 书写内容可以是markdown文件或pdf文档。 为了满足规范，该项目将需要提交三个文件： 带代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：305kb
    • 提供者：weixin_42135073

  1. computer-vision_german-traffic-signs：此仓库包含我们尝试检测和分类德国交通标志数据集中的交通标志的尝试。 合著者：jomartla＆MateuszKlimas-源码

  2. 计算机视觉：交通标志检测和分类 该存储库包含我们尝试对德国交通标志数据集中的图像中的交通标志进行检测和分类的尝试。 ： ＆ 每个笔记本都包含一个迭代，以稍有不同的方式解决问题，这是的最新也是最完整的版本。 您可以阅读我们工作的完整报告。 以下是所采取步骤的简短摘要： 问题陈述 我们要解决的问题可以用以下句子来说明： 给定一个图像，找到其中的所有交通标志（检测）并告诉它们是哪些（分类）。 我们的方法 为了解决这个问题，我们设计并训练了两个CNN网络： 二进制分类器：决定图像中是否包含交

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42176612

  1. 1百万个交通标志图像分类任务：交通标志图像的应用几何变换-源码

  2. 1百万张图像用于交通标志分类任务 对交通标志图像应用了几何变换 :graduation_cap: 相关课程 很快...加入这里：即将到来... :triangular_flag: 描述 当时有三个主要版本：原始， “轻”和“硬” 。 :link: 数据集本身 在此处探索用于训练自定义分类器的数据集：即将推出... 致谢 初始数据是德国交通标志识别基准（GTSRB）。 麻省理工学院执照 版权所有（c）2020 Valentyn N Sichkar github.com/sichkar-val

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：552kb
    • 提供者：weixin_42098759

  1. 最终流量图像-源码

  2. 我使用Neuroinformatik研究所提供的德国交通标志数据集，构建，训练，测试并最终部署了一个分类器，该分类器可以检测> 95％的准确性的德国道路标志。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42112894

  1. GTSRB-TensorFlow-Lite：基于MobileNet v1构建的用于德国交通标志基准数据集的TensorFlow Lite分类模型-源码

  2. GTSRB TensorFlow Lite 德国交通标志基准数据集的示例TensorFlow Lite分类模型。 创建该项目的目的是展示如何在之上构建卷积神经网络（通过Transfer Learning），并在TensorFlow Lite SDK的移动应用程序中使用卷积神经网络。 有关更多详细信息，请检查： 博客文章： 具有：数据集准备，模型训练和验证，转换为TensorFlow Lite。 数据集： 灵感：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42120275

  1. MODEL_DEPLOYMENT:ML模型部署的测试仓库-源码

  2. 带有Streamlit的Traffic_Sign_Classifier 应用程序： 链接： ： 应用输出 项目概况 该项目的目标是专注于自动驾驶汽车决策能力的第一个基本特征，即开发一种深度学习模型，该模型可以读取交通标志并使用卷积神经网络（CNN）对其进行正确分类。 交通标志分类器使用德语交通数据集。德国交通数据集包括用于训练数据集的34,799张32 * 32像素彩色图像，用于测试数据集的12,630张图像和用于验证数据集的4410张图像，其中每个图像都是属于的交通标志的照片交通标志类型4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42115074