交通标志识别：使用LeNet和VGG模型识别GTSRB数据集上的交通标志

交通标志识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它在自动驾驶、交通安全和智能交通系统等方面具有广泛的应用。本文将介绍如何使用LeNet和VGG模型来识别GTSRB（German Traffic Sign Recognition Benchmark）数据集上的交通标志。

1. 数据集介绍
   GTSRB数据集是一个广泛用于交通标志识别的公开数据集，包含超过50,000个交通标志图像，涵盖43个不同的类别。每个图像都有其对应的标签，表示所属的交通标志类别。

2. 模型选择
   在本文中，我们将使用经典的LeNet和VGG模型进行交通标志识别。

LeNet是一个简单而高效的卷积神经网络模型，由Yann LeCun等人在1998年提出。它包含卷积层、池化层和全连接层。虽然LeNet相对较浅，但在图像分类任务中表现出色。

VGG是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的深度卷积神经网络模型。VGG模型通过增加网络深度来提高性能，它的基本组成部分是多个卷积层和池化层的堆叠。

3. 实现代码
   下面是使用LeNet和VGG模型进行交通标志识别的代码示例：

# 导入所需的库
import tensorflow as tf
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