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SDCars-Traffic-Sign-Classifier:基于附加层支持的LeNet-5 CNN的德国交通标志(GTSRB)...
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交通标志分类器 项目目标 设计基于LeNet-5的卷积神经网络体系结构的交通标志分类器,并对其进行了一些改进以改进其在分类任务中的性能。 项目步骤 数据集摘要和探索 训练集大小 34799 验证集大小 4410 测试装置尺寸 12630 交通标志图像形状 3通道32x32像素(RGB) 唯一类别/标签的数量 43 模型架构的设计,培训和测试 使用灰度和最小-最大归一化例程对数据集进行预处理。 使用的基线CNN是LeNet-5卷积网络 利用架构 层 描述 输入 32x32x1灰度图像 卷积5x5 1x1跨度,有效填充,输出28x28x6 ReLU(激活层) 整流器线性单元 最大池 2x2步幅,输出14x14x6 卷积5x5 1x1跨度,有效填充,输出10x10x16 ReLU(激活层) 整流器线性单元 最大池 2x2步幅,输出5x5x6 完全连接 输入400,输
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SDCars-Traffic-Sign-Classifier-master
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