针对交通标志识别的三种模型的对比与融合

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在实验室环境下首先对有43个种类的交通标志数据集<The German Traffic Sign Recognition Benchmark>进行灰度化,色彩归一化去均值处理后,在保证选出的数据种类分布均衡的前提下,选出训练集中的20000张图片作为最终的训练集,选出验证集中的2000张,并对这些原本像素大小不一(15x15-250x250)的进行统一图片大小(resize)的处理,将用于测试和验证的图片均调整为像素值:224x224的大小。在原有神经网络的基础上,并辅以控制变量法的使用,对R
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