Код в этом репозитории предназначен для работы системы распознавания дорожных знаков.
Для обучения классификатора использовались следующие библиотеки:
- TensorFlow
- Keras
В качестве датасета для обучения классификатора был использован German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB). Обучение проходило 40 эпох. Использовалось 13 слоёв, где слой свертки имеет от 16 до 512 фильтров.
Для обучения детектора была использована модель YOLOv8. Модель обученная на весах yolov8x с использованием датасета Traffic Signs Dataset в формате YOLO. Для обучения использовалось 25 эпох.
Точность классификатора на метрике accuracy - 0.996 Точность детектора на метрике mAP50 - 0.982
Для совместного использования моделей классификатора и детектора необходимо использовать файл full_work.py;
Пример работы системы:
