23、深度学习中的图像分类与高级卷积神经网络

深度学习中的图像分类与高级卷积神经网络

1. 德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集图像分类

在深度学习的图像分类任务中，我们可以使用简单的架构，如LeNet5，来完成一些有趣且现实的任务。这里以德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集为例，该数据集可从Ruhr-Universität Bochum的INI Benchmark网站获取（http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb ）。

交通标志的识别是一项具有挑战性的任务，因为在现实世界中，交通标志的视觉外观存在差异。GTSRB数据集提供了一个基准，用于评估应用于该任务的不同机器学习算法。该数据集包含超过50,000张图像，分为42个类别（交通标志），这使得我们可以创建一个多类分类问题。

1.1 准备图像数据

以下是准备图像数据的具体步骤和代码：

import numpy as np
import zipfile
import pprint
from skimage.transform import resize
from skimage.io import imread
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.image impor