颜色分类leetcode Traffic Sign Recognition:使用Keras进行交通标志检测和识别

颜色分类leetcode交通标志识别语境

在这个项目中，我将解释如何构建一个深度学习模型来识别交通标志。它成为一种学习体验，适用于我自己和其他喜欢在这里学习的人。我将专注于实践方面，描述自己构建这个模型的经验并分享源代码。

本项目适合已经了解Python和机器学习基础知识，但希望亲身体验并练习构建真实应用程序的人。

在这一部分中，我将解释图像分类，并尽可能简化模型，涵盖卷积网络、数据增强和对象检测。

项目的问题陈述和目标

我使用的数据集是德国交通标志基准，它是2011年国际神经网络联合会议(IJCNN)上举行的多类、单图像分类挑战。

交通标志检测是一个高度相关的计算机视觉问题，在汽车行业中有着广泛应用。交通标志在颜色、形状以及象形图或文字方面存在多样化的分类。

在本项目中，我将开发一种深度学习算法，对德国交通标志图像进行训练，然后对未标记的交通标志进行分类。深度学习模型将使用tensorflow构建，我们将了解使用OpenCV预处理图像的各种方法，并使用云GPU服务提供商。