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교통 표지판을 구분해 봅니다.

 

Step 1. 먼저 학습을 위한 이미지 데이터를 다운로드 받습니다.

hompage.jpg

 

 

 

FullJCNN2013.zip 파일 다운로드

wget http://benchmark.ini.rub.de/Dataset_GTSDB/FullIJCNN2013.zip

 

fileIndex.png

 

 

 

Step 2. 다운로드받은 파일의 압축을 풀고 학습을위한 데이터셋을 구성합니다.

- 이미지를 Gray Scale로 변환 해 이미지 Size를 조정하고,  (Image Size: [32, 32])

- 학습을 위한 충분한 데이터를 만들기 위해 데이터를 뻥튀기(?) 합니다. [Data Augmentation]

- 각 이미지를 정규화 하여 학습 데이터와 테스트 데이터로 분류 해 저장합니다. (Total 12130 images)

 

DataSample.png

 

Step 3. 새로 만든 데이터셋으로 이미지를 학습 시킵니다.

Input Data:  (Total 12130 images)

 -  train images: 7278
 -  test images: 4852

 

Output: 43 Classes

 

[Training]

Training Epochs: 30

Mni Batch Size: 120

 

[Results]

 - Training Accuracy: 0.987
 - Test accuracy: 0.982

 

Graph.jpg

Hidden Layer는 최대 4개까지만 실험해봤습니다.

Hidden Layer의 수를 늘리면 약간의 성능 향상이 있지만 시간이 오래걸리는 단점이 있습니다.

 

교통 표지판 위치를 찾는건 다음에....

 

소스는 압축해서 첨부 합니다.(ipython.zip)makedateset.jpg

 

trafficsignclassifierusingcnn.jpg

 

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