网站建设dns解析设置,个人网站论文结束语,内部局域网怎么搭建,福建住房城乡建设部网站在无人驾驶中#xff0c;交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象#xff0c;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#xff1a;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LIS…在无人驾驶中交通标志识别是一项重要的任务。本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实现交通标志识别。本课程的YOLOv3使用Darknet在Ubuntu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。为帮助大家学习本人推出了课程《YOLOv3目标检测实战训练自己的数据集》课程链接https://edu.51cto.com/course/18279.html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
