## trainedModel1.xml:
该文件的训练参数为:stage=15, falseAlarmRate=0.2(实际由于负样本数量不够,stage训练到10),正样本2000张,负样本全部为LISA数据集中的dayTest图片
## trainedDetector1.xml:
该文件的训练参数为:stage=15, falseAlarmRate=0.2(实际由于负样本数量不够,stage训练到10),正样本2000张,负样本为LISA数据集中的dayTest图片+车道线数据集+几张标志牌背景图片
## trainedDetector2.xml:
该文件的训练参数为:stage=15, falseAlarmRate=0.4(stage训练到15),正样本2000张,负样本为LISA数据集中的dayTest图片+车道线数据集+几张标志牌背景图片
## trainedDetectorLBP.xml:
使用的stage为15,实际训练到14(负样本数量不够),falseAlarmRate设置为0.3
## trainedDetectorHaar.xml
使用Haar特征进行训练,训练时间较长(其他的文件都是使用HOG特征训练的),误检测较多,漏检较少。
## trainedDetector7.xml:
训练参数如下:
```matlab
trainCascadeObjectDetector(trafficSignDetectorName,trafficSign_data_info,negativeFolder,'FalseAlarmRate',0.2,'NumCascadeStages',15);
```
本文件是增加了Tsinghua-Tencent数据集中6000多张other样本后训练的detector文件,负样本总数量达到12525个,为了解决训练过程中的负样本数量不足的问题。15个stage训练完毕,使用的特征为HOG。
使用该文件的误检少很多,但是漏检也比较多。但是就检测结果而言,效果比之前的结果好了很多。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于 ELM实现交通标志识别附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip
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基于 ELM实现交通标志识别附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip (55个子文件)
基于 ELM实现交通标志识别附matlab代码+仿真结果和运行方法
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readTestData.m 822B
readme.md 903B
说明.txt 367B
仿真咨询.png 350KB
elm_predict.m 4KB
更多代码关注我.png 114KB
GTSRBDataRead.m 927B
TrafficSignVideoTest
TSD-Signal-00118-Result.xml 86B
elm_model.mat 93.04MB
conanecateStruct.m 430B
mapId2TypeString3.m 916B
TSD-Signal-00109-Result.xml 86B
mapId2TypeString.m 1KB
elm_train.m 6KB
TSD-Signal-00116-Result.xml 86B
TSD-Signal-00112-Result.xml 86B
TSD-Signal-00117-Result.xml 86B
trainingScript.m 2KB
parseXML.m 3KB
competitionCode.m 3KB
TSD-Signal-00115-Result.xml 86B
isLightType.m 366B
GTSRBImgDataRead.m 1002B
readme.md 681B
mapId2TypeString2.m 402B
hogcalculator.m 16KB
getXMLResult.m 1KB
testCode.m 3KB
TSD-Signal-00119-Result.xml 86B
videoRead.m 2KB
elm_model_step1.mat 93.05MB
TSD-Signal-00111-Result.xml 86B
TSD-Signal-00107-Result.xml 86B
newDetectorDataPrepare
conanecateStruct.m 428B
parseXML.m 3KB
isLightType.m 366B
readme.md 338B
prepareData.m 258B
TSD-Signal-00110-Result.xml 86B
trainedDetetorXML
trainedDetectorLBP2.xml 37KB
trainedDetector7.xml 254KB
trainedModel1.xml 142KB
trainedDetector6.xml 139KB
readme.md 1KB
trainedDetector2.xml 110KB
trainedDetector1.xml 123KB
trainedDetector4.xml 128KB
trainedDetector3.xml 126KB
trainedDetectorHaar.xml 161KB
trainedDetector5.xml 139KB
trainedDetectorLBP.xml 40KB
TSD-Signal-00114-Result.xml 86B
TSD-Signal-00108-Result.xml 86B
TSD-Signal-00113-Result.xml 86B
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