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基于交通数据的端到端分类

抓住11月的尾巴,这里写上昨天做的一个DL的作业吧,作业很简单,基于交通灯的图像分类,但这确是让你从0构建深度学习系统的好例子,很多已有的数据都封装好了,直接调用,这篇文章将以pytorch这个深度学习框架一步步搭建分类系统...1.数据简介 数据有10个类别,分别是红灯的圆球,向左,向右,向上和负例以及绿灯的圆球,向左,向右,向上和负例,如下图所示: [1.png] 数据的可通过如下链接进行下载:baiduyun,google...2.2 dataset.py 第二步我们要构建数据类,pytorch封装了一个torch.utils.data.Dataset的类,我们可以重载__len__和__getitem__方法,来得到自己的数据管道...,__len__方法是返回数据的长度,__getitem__是支持从0到len(self)互斥范围内的整数索引,返回的是索引对应的数据和标签。...shape)) 2.3 util.py 在上面的dataset.py中,class初始化时,传入了dataset_names,所以utils.py文件中就通过get_train_val_names函数得到训练数据和验证数据

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Mapillary发布世界最大交通标志数据,用于自动驾驶研究

相信对于Mapillary大家并不陌生,该公司一直致力于推动自动驾驶的研究,发布了专门面向自动驾驶的覆盖全球多个地区的街景数据Mapillary Vistas Dataset。 ?...几天前,该公司又发布了目前世界最大也最具多样性的交通标志数据Mapillary Traffic Sign Dataset,可用于自动驾驶中交通标志的自动检测与分类的研究。...特点: 10万幅高分辨率图像,其中5.2万幅图像所有交通标志全标注,4.8万幅图像部分标注; 300个交通标志类别,32万+个包围框; 覆盖全球6大洲多个地理位置; 含有天气、季节、时刻、相机和视角等的多样性变化...相信该数据也必将成为该领域影响深远的工作。 不过CV君看了下,该库在中国采集的图片数量和密度明显要少于其他地区(欧、美、日、澳、非)。 ?...数据申请地址: https://www.mapillary.com/dataset/trafficsign

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