颜色分类leetcode TrafficSignRecognition 用于交通标志识别的深度神经网络

颜色分类leetcode交通标志识别用于交通标志识别的深度神经网络自从MobilEye与Continental AG合作为BMW-7系列车辆开发了第一个商业部署的交通标志识别系统以来，发生了很多事情。从那以后，相当多的车辆已经使用了这项技术。建立可靠的交通标志分类机制是我们构建半自动/自动驾驶系统的重要一步。这篇文章旨在解释一种解决交通标志分类问题的方法，我打算展示构建、训练和部署用于交通标志分类的深度学习网络是多么容易。这种方法的亮点我们将要处理的交通标志数据集是GTSRB——德国交通标志。使用的方法是深度学习。使用的神经网络类型是与线性分类器配对的卷积神经网络(CNN)。 Python是用于对此进行编程的语言。完整的源代码可以在这里找到入门包含32x3彩色图像的pickled数据集拆分为标记的训练、测试和验证集克隆存储库绕过存储库最初，所有代码都驻留在文件TrafficSignClassifier.ipynb中为了清理代码并使其可重用，部分代码被导出到一个名为PreProcessing.py的Python