基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

介绍

LeNet-5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。由于其简单高效的架构，LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务，包括交通标志识别。

应用使用场景

交通标志分类在智能驾驶、车道辅助系统等领域有重要应用，可以帮助自动驾驶车辆识别道路上的各种交通标志，从而进行相应的决策，提高行车安全性。

原理解释

LeNet-5是一种经典的卷积神经网络，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其主要特点是通过局部感受野和权值共享来减少参数数量，从而提高计算效率和模型的泛化能力。

算法原理流程图

下面是一个基本的LeNet-5算法原理流程图：

输入图像 (32x32)
     |
     v
 卷积层 C1 (6个5x5卷积核) -> 激活函数 (ReLU)
     |
     v
 池化层 S2 (2x2平均池化)
     |
     v
 卷积层 C3 (16个5x5卷积核) -> 激活函数 (ReLU)
     |
     v
 池化层 S4 (2x2平均池化)
     |
     v
  全连