交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。
当然,自动驾驶车辆也必须遵守交通法规,因此需要_识别_和_理解_交通标志。
从传统上来说,可以使用标准的计算机视觉的方法来对交通标志进行检测和分类,但同时也需要耗费相当多的时间来手工处理图像中的重要特征。现在,我们引入深度学习技术来解决这个问题。我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上