《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——3.6.2 交通标志的识别分类

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华章计算机 发表于 2019/06/06 09:03:26 2019/06/06
【摘要】 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章,第3.6.2节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。

3.6.2 交通标志的识别分类

在建立好交通标志的训练集和测试集后,利用LeNet进行交通标志识别,只需根据表3.7和表3.8分别在lenet_train_test.prototxt和lenet_solver.prototxt文件中设置相应的参数值,再参照图3.11的命令运行即可。程序运行后,将依次出现一系列信息窗口界面,如图3.12~图3.14所示。图3.12显示的是求解器参数配置信息,实质上就是加载文件lenet_solver.prototxt的内容。图3.13显示的是在训练网络的过程中,随着迭代次数的增加,学习率、损失函数、训练准确率和测试准确率的变化。在迭代训练10?000次后,程序运行结束,图3.14显示训练集的损失为0.005?127?02,测试集的损失为0.533?425,测试准确率为91.50%。

表3.7 交通标志识别案例在lenet_train_test.prototxt文件中设置的参数值

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表3.8 交通标志识别案例在lenet_solver.prototxt文件中设置的超参数值

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图3.11 交通标志识别案例的运行命令

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图3.12 交通标志识别案例运行后显示的求解器参数配置信息

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图3.13 交通标志识别案例运行后显示的训练和测试信息

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图3.14 交通标志识别案的最终运行结果


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