MATLAB雾霾天气下的交通标志识别设计.zip下载

weixin_39822095 2023-09-19 13:00:47
MATLAB雾霾天气下的交通标志的去雾,定位,分割和识别。传统的标志,都是正常天气下的识别,缺乏新意,缺乏创新,因此建议在各种复杂天气情况下的识别,这样凸显创新,不会被否决课题。基于MATLAB设计,带GUI框架。供学习。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/m0_64566468/88298265?utm_source=bbsseo
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告知:需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29362(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29363在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括:安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。YOLOv3基于深度学习,可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入学习和探究。除本课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括:《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》另一门课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换,即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。请大家关注以上课程,并选择学习。下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果

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