在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。

具体项目过程包括包括:安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。

YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志识别。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入学习和探究。

为帮助大家学习,本人推出了课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》
  课程链接:https://edu.51cto.com/course/18279.html

除本课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括:

《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》

《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》

《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》

另一门课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》主要是介绍如何训练自己标注的数据集。而本课程的区别主要在于学习对已标注数据集的格式转换,即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。

请大家关注以上课程,并选择学习。

下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果: