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Trainieren eines eigenen Netzwerks auf Basis von YOLOv5 anhand der Daten von einer Masterarbeit. Das darin enthaltene Netzwerk erkannte die Schilder auf Town3 nicht zuverlässig. Daher wurde ein neues Netzwerk anhand der Daten mittels Transfer Learning trainiert.
Ergebnisse:
Daraus ergab sich eine Netz mit folgenden Charakteristika: Verteilung der Labels:
Trainingsergebnisse
Das Trainierte Netzwerk liegt im Repo unter perception/models und enthält die Verwendeten Hyperparameter und Trainingsparameter
Ausblick: Verwendung des LISA Traffic Sign Datensatzes um Schilder wie "Speed limit 30" ebenfalls zu erkennen. Beispiel:
Akzeptanzkriterien