颜色分类leetcode-CarND-Vehicle-Detection:使用SVM和深度学习分类器的单目车辆检测

颜色分类leetcode 车辆检测 使用两种不同的方法从单目 RGB 视频输入检测车辆 - 监督学习（支持向量机）和深度学习。 深度学习实现是两者中更成功的，因为它要快得多。 图像通过滑动窗口输入分类器，输出通过热图进行处理。 最终结果的快速链接： | 项目文件 初始数据探索和提取在笔记本data_exploration.ipynb 。 标记数据来自 GTI 车辆图像数据库和 KITTI 视觉基准套件的组合。 神经网络的训练数据以及从 . data_exploration.ipynb还包含 Udacity 集的数据提取。 最终的管道是在 python 中实现的。 项目中包含的有： vehicleDetect.py 使用先前训练的分类器进行车辆检测。 vehicleDetect_classify.py 处理分类器的训练 vehicleDetectUtil.py 包含运行车辆检测和分类所需的常用功能 vehicleDetect_svmVar.py 支持向量机输入特征的设置 用法 对于深度学习或支持向量机方法，请运行以下操作之一： python vehicleDetect.py cnn vi