【摘 要】
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为了提高交通标志在不同训练数据量下的分类准确率,在现有卷积神经网络(CNN)的基础上,使用数据预处理,结合Inception思想和跳跃连接思想,提出了改进的CNN算法1和改进的CNN算
【基金项目】
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国家自然基金项目(编号：51408045);商洛学院科研项目(编号：16sky002,16hxky002)资助
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为了提高交通标志在不同训练数据量下的分类准确率,在现有卷积神经网络(CNN)的基础上,使用数据预处理,结合Inception思想和跳跃连接思想,提出了改进的CNN算法1和改进的CNN算法2。将德国交通标志数据集(GTSRB)、德国交通标志数据集截取10%和比利时交通标志数据集(BTSC),构造出数据集1,2,3,并将数据集进行数据扩增,归一化等预处理,将改进的算法使用TPE算法进行超参数优化,并分别应用于3种不同数据集,测试算法的表现。结果表明:改进的CNN算法1,2在德国交通标志数据集上准确率为99.7
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