【摘 要】
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本论文探讨了深度学习模型在交通标志识别方面的应用.深度学习模型采用了Lenet模型及其变种的卷积神经网络,探索了不同的网络结构对于交通标志识别的影响,并在公开数据集GTSR
【机 构】
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成都理工大学信息科学与技术学院成都理工大学管理科学学院 四川 成都 610059;
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本论文探讨了深度学习模型在交通标志识别方面的应用.深度学习模型采用了Lenet模型及其变种的卷积神经网络,探索了不同的网络结构对于交通标志识别的影响,并在公开数据集GTSRB上进行实验.通过5个不同的Lenet模型及其变种模型的实验对比,发现训练过程都能很好的收敛,最好的模型识别交通标志精度能达到97.5％.由此可见Lenet模型对于交通标志识别是非常有效的,同时在保证识别效果的条件下,可以尽可能减小模型的参数,而增加全连接层的层数会减缓模型的收敛速度.
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