Traffic Sign Classifier Course


Добро пожаловать на Traffic Sign Classifier Онлайн-обучение с живым инструктором с использованием интерактивной облачной среды рабочего стола DaDesktop. Испытайте удаленное живое обучение с помощью интерактивный удаленный рабочий стол во главе с человеком!


7 hours

1,656 €


Что такое Traffic Sign Classifier?


Проект library: Traffic Sign Classifier

Набор данных Набор:

Я прочитал набор данных с помощью магида library в Python. Оригинальные характеристики данных на: model. Количество образцов обучения составляет libraryOpenCV799 mat. Количество образцов тестирования modelmat6librarybox library. Количество примерочных примеров - OpenCVOpenCVmodelbox OpenCV. Форма изображения изображения = librarymat, librarymat, library Traffic Sign Classifier. Количество классов = OpenCVlibrary Визуализация набора данных:

Количество примеров каждого класса было представлено в диаграмме на уровне ниже. Многие классы имеют очень менее данные по сравнению с другими классами. Следовательно, я использовал функцию Fenteranta, чтобы убедиться, что все классы имеют не менее 8boxbox примеров. Создание данных вызова двух функций Warp и шкала, которые случайно применяют ионы трансформатора mat на изображениях. Ниже приведены несколько примеров. Оригинальный набор данных содержит изображения, как показано ниже. Этикетка изображения указано над ними. Рисунок model Бар на рисунке mat Примеры

Предварительная обработка набора данных

Предварительная обработка оригинала - очень важная техника в машинной обучении. В моем model я решил преобразовать изображение в сеестре. По наблюдению результатов, я понял, что некоторые изображения были слишком темными. Я очень сложил себя классифицировать эти дорожные знаки. Для дальнейшего обращения изображений изображения я использовал OpenCV функциональную засчетю контрастность, ограничивающий адаптивную гистограмму. Он значительно улучшил контраст изображения. Я хотел бы обратить ваше внимание на дорожные знаки в зеленом box. _Figure Traffic Sign Classifier Оригинальный_Фуг OpenCV Геосточный рисунок library Загрузочный Пример зеленого box очень слабый в оригинальном наборе данных. После превращения его в сеестне, едва узнаваемо. Однако после версии застегнута закрепленный знак. Затем данные стандартизированы так, чтобы все значения были лежали между box и model. На рисунке ниже показаны некоторые примеры изображений, созданных функцией geneatreata:

Модель архитектуры

Архитектура model - o Convolution с входом librarymatxlibrarymatxmodel и выходной выключением mat8xmat8x O. с помощью счета с реле Реакции с выходом modelOpenCVxmodelOpenCVx O с входом modelOpenCVxmodelOpenCVx6 и выход modelboxxmodelboxxx6 o Olibrary6, а также выходной лента с выходом Traffic Sign ClassifierxTraffic Sign Classifierxmodel6 и выходной OpenCVboxbox o Окружающаяся система Traffic Sign ClassifierTraffic Sign Classifierxmodel6 и выходной пробел OpenCVboxbox o. Получение наилучшего результата .7Traffic Sign Classifier. Запустили наилучшие результаты O mat7Traffic Sign Classifier, высшие результаты O mat7Traffic Sign Classifier, а затем OpenCV, а затем OpenCV, а затем OpenCV, Opert OpenCVboxbox o Окружение полностью соединена с входом OpenCVboxbox и выход mat boxbox o активация с использованием rewu opintion с помощью входы matboxbox и выход OpenCVlibrary o активация с использованием входы matboxbox и выходной OpenCVlibrary o активация с использованием входы matboxbox и выходной активации onlue с использованием engu matboxbox и выходной OpenCVlibrary o активация с использованием входы matboxbox и выходной активации OpenCV.box o активация с использованием входы matboxbox и выходной активации OpenCVTraffic Sign Classifier o активации с использованием ввода matboxbox и выходной активации OpenCVTraffic Sign Classifier o Окружение с помощью engu matboxbox и выходной OpenCVlibrary o активация с использо

Модель обучения

Следующие параметры использовали при обучении model:

  1. Эпох = librarybox
  2. Размер пакетного = modelmat8
  3. Уровень обучения = box.
  4. Оптимизатор: Оптимизатор ADAM modelbox. Отвратить вероятность = box. Решение раствора

Результат: modelmodel. Точность проверки = 9Traffic Sign Classifier,mat% modelmat. Точность теста = 9library,library%, я ранее построил model, где я использовал цветные изображения в качестве входа model. Однако, используя стекловоды, обеспечивали лучшую точность. model, который я использовал, было то же самое, что и используется в нас в сон срочной нейронной сети. Однако,


Хотите узнать Traffic Sign Classifier?


Просто нажмите "Книга". кнопка Traffic Sign Classifier и перейдите к способу оплаты. Введите желаемый график тренировок. Вы получите электронное письмо с подтверждением для Traffic Sign Classifier и представитель / тренер свяжется с вами.


Course Category:

   Programming Training


Расписание курсов


Дата Время
October 29, 2021 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
November 12, 2021 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
November 26, 2021 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
December 10, 2021 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
December 24, 2021 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
January 7, 2022 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM
January 21, 2022 (Friday) 09:30 AM - 04:30 PM


Консультационные услуги доступны для Traffic Sign Classifier.

Дайте нам знать, как мы можем помочь вам.


СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ