你将收获

学习和掌握使用YOLOv3目标检测方法实现交通标志识别

交通标志数据集格式转换

适用人群

具有一定深度学习基础,希望掌握YOLOv3目标检测实战方法的同学们

课程介绍

告知:需要学习YOLOv4进行TT100K数据集上中国交通标志识别的学员请前往

(1) Ubuntu系统《YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29362

(2)《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29363


在无人驾驶中,交通标志识别是一项重要的任务。本课程中的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基于深度学习,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实现交通标志的多目标检测。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。 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。

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


课程目录

学员评价

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