交通标志识别实现98%准确率,只因使用了深度学习算法?

2017-09-06 15:00:46 来源:云栖社区
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我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。


交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。

 


当然,自动驾驶车辆也必须遵守交通法规,因此需要_识别_和_理解_交通标志。

从传统上来说,可以使用标准的计算机视觉的方法来对交通标志进行检测和分类,但同时也需要耗费相当多的时间来手工处理图像中的重要特征。现在,我们引入深度学习技术来解决这个问题。我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。

项目设置
数据集可分为训练集、测试集和验证集,具有以下特点:

图像为32(宽)×32(高)×3(RGB彩色通道)


训练集由34799张图片组成


验证集由4410个图像组成


测试集由12630个图像组成


共有43个种类(例如限速20公里/小时、禁止进入、颠簸路等等)


此外,我们将使用Python 3.5与Tensorflow来编写代码。

图像及其分布
你可以在下图中看到数据集中的一些示例图像,图像的标签显示在相应行的上方。其中一些非常暗,稍后我们会调整它们的对比度。

 


训练集中各个种类图像的数量明显不平衡,如下图所示。某些种类的图片少于200张,而其他的则有2000多张。这意味着我们的模型可能会偏向于代表性过高的种类,特别是当它的预测无法确定时。我们稍后会看到如何使用数据增强来缓解这个问题。

 


预处理步骤
我们首先要对图像应用两个预处理步骤:

灰度化
把三通道的图像转换为单通道灰度图像,如下图所示。

 


归一化
我们通过用数据集平均值减去每个图像并除以其标准偏差来确定图像数据集分布的中心。这有助于提高模型在处理图像时的一致性。生成的图像如下所示:

 

 
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