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CarND-Traffic-Sign-Classifier-Project项目中，运用了LeNet构建的交通标志分类器，在Matlab代码中以百分号标识
资源介绍
matlab代码中的百分号＃交通标志识别
建立交通标志识别项目
该项目的目标/步骤如下：
加载数据集（请参见下面的链接到项目数据集）
探索，总结和可视化数据集
设计，训练和测试模型架构
使用模型对新图像进行预测
分析新图像的softmax概率
用书面报告总结结果
专栏积分
在这里，我将逐个考虑，并描述我如何解决实施中的每个问题。
撰写/自述文件
1.提供一个Writeup
/
README，其中包括所有要点以及如何解决每一个要点。
您可以以markdown或pdf形式提交您的文章。
您可以使用此模板作为编写报告的指南。
提交内容包括项目代码。
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这是我的链接
数据集摘要与探索
1.数据集基本摘要
该步骤的代码包含在IPython
Notebook的第二个和第三个代码单元中。
最初，我将pickle文件转换为mat，以便可以使用MATLAB轻松可视化图像。
我注意到图像的亮度变化很大。
我使用了numpy库来计算交通标志数据集的摘要统计信息：
训练示例数=
34799
验证示例数=
34799
测试例数=
12630
图像数据形状=（32，32）
班级数量=
43
2.数据集
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