CarND交通标志分类器项目：使用Python和Tensorflow构建的交通标志分类神经网络

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文件名称：CarND交通标志分类器项目：使用Python和Tensorflow构建的交通标志分类神经网络
文件大小：12.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-19 04:58:33
HTML 项目：深度学习中的交通标志识别 概述 在这个项目中，使用python和TensorFlow来构建和训练卷积神经网络来对交通标志进行分类。 该模型在集中的交通标志图像上经过了验证。 该项目的详细文章可以在找到。 计划摘要 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 依存关系 本实验要求： 可以使用CarND Term1入门工具包创建实验室环境。 单击了解详细信息。 数据集和存储库 下载数据集。 教室具有指向“项目说明”内容中的数据集的链接。 这是一个腌制的数据集，其中我们已经将图像调整为32x32。 它包含培训，验证和测试集。 克隆项目，其中包含Ipython笔记本和编写模板。 git clone https://github.com/udacity/CarND-Traffic-Sig

【文件预览】：
CarND-Traffic-Sign-Classifier-Project-master
----convnet.data-00000-of-00001(5.61MB)
----checkpoint(71B)
----signnames.csv(999B)
----LICENSE(1KB)
----convnet.meta(91KB)
----writeup.md(9KB)
----examples()
--------normalized_grayscale.png(11KB)
--------visualization_training.png(124KB)
--------german4.png(1.87MB)
--------softmax_output.png(89KB)
--------german3.png(1.21MB)
--------german2.png(860KB)
--------german1.png(1.52MB)
--------preprocessed_image.png(12KB)
--------visualization_validation.png(123KB)
--------visualization_test.png(123KB)
--------german5.png(133KB)
----convnet.index(1KB)
----.gitignore(46B)
----Traffic_Sign_Classifier.ipynb(1.22MB)
----README.md(2KB)
----set_git.sh(673B)
----Traffic_Sign_Classifier.html(1.55MB)
----visualize_cnn.png(232KB)
----CODEOWNERS(17B)