使用Resnet基础块构建的深度学习网络，训练交通标志数据集BelgiumTSC，训练框架为pytorch=1.1,python=3.7。
1 Prepare the data set 首先准备数据集，这里给出了百度网盘链接 You can get the data set from Baidu Cloud Disk Link: https://pan.baidu.com/s/1JYWEFYFJCSRsVPmBfkauPQ Password: wqtv
2 Clone code 复制本仓库的代码 clone https://github.com/cqfdch/BelgiumTSC-pytorch.git
3 Change the data set path in the code to your own data set path 然后将train.py代码中的数据集路径改成下载后的数据集路径 即：train_loader,validate_loader=bs_loader.get_train_valid_loader('D:\Networkers\cnn-ga-master\data',bitch_size=32,num_worker=0)里面的路径换成自己的路径就行，默认CPU训练，如果使用GPU，则num_workers=8(看自己GPU大小，设置bitch_size和num_workers)
4 Run train.py 运行train.py脚本