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Novel-Deep-Learning-Model-for-Traffic-Sign-Detection-Using-Capsu...
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2021-05-02
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使用胶囊网络进行交通标志检测的新型深度学习模型 胶囊网络在德国交通标志数据集上表现出色 论文链接 抽象的 迄今为止,卷积神经网络是交通信号分类中使用最广泛的深度学习算法,但由于最大池化层的固有缺陷,它们无法捕获图像的姿态,视线,方向。本文提出了一种新的交通标志检测方法使用称为胶囊网络的深度学习架构,该胶囊网络在德国交通标志数据集上表现出色不同于以前的人工特征提取方法,具有许多参数的多个深度神经网络,我们的方法消除了人工工作,并提供了对空间差异的抵抗力.CNN可以使用各种对手攻击轻松地被愚弄,而胶囊网络可以克服这种攻击。入侵者,并可以提供更高的可靠性胶囊网络在德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)上达到了97.6%的最新准确性。 您可以从下面的链接下载数据集 运行步骤 1)安装所有依赖项Tensorflow,Keras,Numpy,Pandas,Pickle,Matplotlib 2)使用
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Novel-Deep-Learning-Model-for-Traffic-Sign-Detection-Using-Capsule-Networks-master.zip (22个子文件)
Novel-Deep-Learning-Model-for-Traffic-Sign-Detection-Using-Capsule-Networks-master
model_base.py 12KB
images
softmax.png 74KB
tensorboard.png 62KB
chart.jpg 170KB
data_handler.py 955B
signnames.csv 999B
utils.py 1KB
capsulenets_hinton.pdf 899KB
logger.py 1KB
test.py 3KB
train.py 4KB
Traffic_Sign_Classifier-Copy1.ipynb 819KB
LICENSE 1KB
caps_net.py 6KB
settings
hyperparameters.json 272B
model.py 13KB
test_web_images.py 2KB
Traffic_Sign_Classifier-test.ipynb 817KB
README.md 3KB
Novel Method for Traffic Sign Detection Using Capsule Networks (Copy)2 (1).zip 1.09MB
capsnet_Paper.pdf 627KB
Capsnet - Traffic sign classifier.pptx 1.93MB
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易行健
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