YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别

课程目标：掌握使用YOLOv4进行TT100K数据集上的中国交通标志识别

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29362

课程演示环境：Ubuntu

需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/29363

在自动驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。

本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、YOLOv4训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。

本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。

视频识别效果展示：

YOLOv4实战TT100K交通标志识别

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