交通标志识别与检测技术解析
1. 交通标志分类的精度与召回率
交通标志的分类对于智能交通系统至关重要。通过对不同类别的交通标志进行分类精度和召回率的研究,可以评估卷积神经网络(ConvNet)在交通标志分类任务中的性能。
| 类别 | 精度 | 召回率 | 类别 | 精度 | 召回率 | 类别 | 精度 | 召回率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.00 | 1.00 | 15 | 1.00 | 1.00 | 30 | 1.00 | 0.98 |
| 1 | 1.00 | 1.00 | 16 | 1.00 | 1.00 | 31 | 1.00 | 1.00 |
| 2 | 1.00 | 1.00 | 17 | 0.99 |
交通标志的分类对于智能交通系统至关重要。通过对不同类别的交通标志进行分类精度和召回率的研究,可以评估卷积神经网络(ConvNet)在交通标志分类任务中的性能。
| 类别 | 精度 | 召回率 | 类别 | 精度 | 召回率 | 类别 | 精度 | 召回率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.00 | 1.00 | 15 | 1.00 | 1.00 | 30 | 1.00 | 0.98 |
| 1 | 1.00 | 1.00 | 16 | 1.00 | 1.00 | 31 | 1.00 | 1.00 |
| 2 | 1.00 | 1.00 | 17 | 0.99 |
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