交通标志识别（分割，bp神经网络，可模板，sift，svm等方法识别）.zip下载

weixin_39820835 2023-09-19 15:02:02

MATLAB平台：交通标志识别（多颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别） , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/boge2/88298780?utm_source=bbsseo

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MATLAB平台：交通标志识别（多颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

课程演示环境：Windows10 需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》在自动驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计、先验框聚类分析和NMS（非极大抑制）方法修改。本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。

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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