【目标检测】基于yolov3交通标志检测和识别(附代码和数据集)

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）

“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。”

Hello，大家好，我是augustqi。今天给大家分享的目标检测项目是：基于yolov3交通标志检测和识别(附代码和数据集)【目前yolov7都出来了，为什么要用2018年的yolov3呢？因为我想尝试一下，看看它效果如何，结果请看文末】

1. 引言

在无人驾驶中，基于深度学习实时检测并识别交通标志是一项很重要的任务，也是无人驾驶系统中不可或缺的技术。根据交通标志上的提示信息，才能做出正确的驾驶行为，避免违法违规，更要避免交通事故的发生。目前，无人驾驶已成为建设智慧交通、智慧城市领域的热点问题之一，国内外很多的科研结构、高校、企业都在深入研究，本次教程使用yolov3对交通标志进行检测和识别。

2. 数据集

本次教程使用“CCTSDB交通标志检测数据集”，该数据集中目前包含三大类：指示标志（mandatory）、禁止标志（prohibitory）、警告标志（warning）。

数据集大小：

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