Торт со знаками дорожного движения
Торты Водителю на заказ: фото и цены
Торты Водителю на заказ: фото и цены - недорого купить в МосквеТорт Водительское удостоверение
Код: 3011. Торт водительское удостоверение, круглый, со знаками дорожного движения, правами и фигуркой в центре, мастика.
Заинтересовалось 767 чел.
Торт Колесо БМВ
Код: 3027. Торт Колесо БМВ, для водителя, автолюбителя, с протекторной резиной и поздравительной надписью по кругу, мастика.
Заинтересовалось 673 чел.
Торт Водительские права
Код: 3012. Торт Водительские права, круглый, желтого цвета, с фотопечатью прав, для водителя, начинка на выбор.
Заинтересовалось 609 чел.
Торт в форме руля
Код: 3015. Торт в форме кожаного руля BMW, со спидометром, для автолюбителя, покрытие мастика, начинка на выбор.
Заинтересовалось 579 чел.
Торт Таксисту
Код: 3017. Торт Таксисту, круглый, в характерной расцветке, с надписью в виде номера и цифрами, покрытие из мастики.
Заинтересовалось 573 чел.
Торт в виде шины
Код: 3013. Торт в виде шины для водителя, с большим протектором, диском и ключами фирмы Lexus, с поздравительной надписью.
Заинтересовалось 567 чел.
Код: 3020. Торт Руль машины Volvo, коричневого цвета, с фирменным значком, красной надписью и лентой, покрытие мастика.
Заинтересовалось 567 чел.
Торт Мужчине водителю
Код: 3024 Торт Мужчине водителю, дальнобойщику, с фигуркой в виде фуры и надписью, оформление мастика, начинка на выбор.
Заинтересовалось 517 чел.
Торт Водителю камаза
Код: 3007. Объемный торт водителю камаза, 3D, в виде самосвала оранжевого цвета с грузом, покрытие мастика.
Заинтересовалось 499 чел.
Торт Водителю дальнобойщику
Код: 3009. Торт водителю дальнобойщику в виде фуры с прицепом, с поздравительной надписью, объемный 3D, мастика.
Заинтересовалось 497 чел.
Торт Руль машины
Код: 3021. Торт Руль машины для водителя, круглой формы, мастика, фотопечать, начинка на выбор.
Заинтересовалось 469 чел.
Торт в виде руля
Код: 3014. Торт в виде руля для автолюбителя, водителя, с фирменным значком BMW, цвет черно-серый, объемный 3D, мастика.
Заинтересовалось 463 чел.
Торт на день водителя
Код: 3023. Торт на день водителя, с изображением довольного шофёра за рулем самосвала, оформление и начинка на выбор.
Заинтересовалось 441 чел.
Код: 3025. Торт колесо машины для водителя, автолюбителя, с серебристым диском и поздравительной надписью, мастика.
Заинтересовалось 438 чел.
Торт Номер на машину
Код: 3022. Торт Номер на машину, для водителя, автолюбителя, покрытие мастика, начинка на выбор.
Заинтересовалось 418 чел.
Торт Колесо машины
Код: 3026. Торт Колесо машины МАЗ, с логотипом в центре диска, поздравительной надписью по кругу, оформление мастика.
Заинтересовалось 412 чел.
Торт Водителю троллейбуса
Код: 3006 Торт водителю троллейбуса, объемный 3D, мастичное оформление, начинка на выбор.
Заинтересовалось 383 чел.
Код: 3019. Торт Шина, в виде колеса с протектором и серебристым диском, для автолюбителя, оформление мастика.
Заинтересовалось 366 чел.
Торт Водителю автобуса
Код: 3010. Торт Водителю автобуса, объемный 3D, ярко-желтого цвета с тонированными окнами, оформление мастика.
Заинтересовалось 354 чел.
Код: 3018. Торт Шофёру, в виде колеса, с надписью, в центре диска фигурки семьи, оформление мастика, начинка на выбор.
Заинтересовалось 341 чел.
Торт Автолюбителю
Код: 3028. Торт Автолюбителю, в виде колеса, с шипованной резиной, золотистым диском и красной поздравительной надписью.
Заинтересовалось 325 чел.
Торт Водителю газели
Код: 3008. Торт водителю газели, в виде объемной машины 3D, с надписью, дорожным полотном и цветами, мастика.
Заинтересовалось 324 чел.
Регистрация
Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ ко всем возможностям сайта.
ResNet для классификации дорожных знаков с помощью PyTorch | Павел Сурменок
Немецкий набор данных по распознаванию дорожных знаков, вероятно, является наиболее популярной классификацией изображений, связанных с беспилотными автомобилями. Автономным транспортным средствам необходимо обнаруживать и классифицировать дорожные знаки, чтобы понимать правила дорожного движения, применяемые к определенному участку дороги. Возможно, этот набор данных слишком мал и неполон, чтобы использовать его в реальных приложениях. Тем не менее, это хороший тест алгоритмов компьютерного зрения.
Набор данных состоит из двух частей: обучающего набора и тестового набора.Обучающий набор содержит 39209 изображений дорожных знаков, разделенных на 43 класса, таких как знак «стоп», велосипедный переход и ограничение скорости 30 км / ч.
Примеры изображений немецкого набора данных распознавания дорожных знаковНабор данных очень несбалансирован. Например, имеется 1800 экземпляров знака «ограничение скорости (50 км / ч)», но всего 168 экземпляров знака «опасный поворот влево».
Тестовый набор содержит 12630 помеченных изображений. Эти изображения использовались для оценки на соревнованиях IJCNN 2011.
Вы можете скачать набор данных с официального сайта.
Я пробовал переносное обучение с использованием сверточной нейронной сети ResNet34, предварительно обученной на наборе данных ImageNet.
Общий подход к решению проблем компьютерного зрения, который я изучил в последней версии курса «Глубокое обучение для кодеров» на fast.ai. В прошлом году я посетил офлайн-версию этого курса в Университете Сан-Франциско. В курсе используется fastai, библиотека глубокого обучения, построенная на основе PyTorch.Он предоставляет простые в использовании строительные блоки для обучения моделей глубокого обучения.
Я потратил большую часть времени на оптимизацию гиперпараметров и настройку увеличения изображения.
Я опубликовал свой код на GitHub. Вы можете загрузить записную книжку Jupyter, которая содержит все шаги от загрузки набора данных до создания файла для отправки на основе немаркированного набора тестов. Код для обучения модели CNN в основном основан на уроках CNN курса fast.ai.
Давайте пройдемся по этапам обучения и оценки модели.
Подготовьте окружающую среду. Пришлось установить библиотеку fastai и все ее зависимости.
Скачайте набор данных, распакуйте его. Разделите обучающий набор (39209 изображений) на обучающий и проверочный наборы и переместите файлы в нужные папки. Я использовал 80% образцов для обучения, 20% образцов для проверки.
Будьте осторожны при раскалывании. Набор данных содержит серию из 30 фотографий для каждого физического дорожного знака. Отличить серии друг от друга по именам файлов несложно.Если вы просто разделите набор данных случайным образом, то произойдет утечка информации из набора проверки в обучающий набор.
Я сделал эту ошибку вначале. Я разбил набор данных случайным образом и получил удивительно хорошую точность проверки более 99,6%. Я был удивлен, когда точность теста составила всего 87% :) Большая разница между точностью теста и точностью проверки является признаком плохо спроектированного набора для проверки или переобучения набора для проверки.
Правильный способ - найти серию изображений и поместить каждую серию целиком в обучающие или проверочные наборы, чтобы убедиться, что они не разделены на две части.Чтобы узнать больше о создании хорошего набора для проверки, прочтите эту статью Рэйчел Томас.
Изучите набор данных. Проверьте распределение классов, посмотрите несколько примеров изображений из каждого класса.
Изображения имеют разный размер. Посмотрите на гистограмму размеров. Это даст вам представление о том, какими должны быть входные размеры для CNN.
Загрузите модель ResNet34, предварительно обученную в наборе данных ImageNet. Удалите последний слой и добавьте новый слой softmax поверх.
Мой общий подход к обучению: начните с небольшого ввода модели (я начал с размера изображения 32x32) и короткой процедуры обучения (всего 7 эпох) для оптимизации скорости обучения.Вам нужно действовать быстро. В идеале эксперимент не должен занимать больше нескольких минут.
Также оптимизируйте размер партии. Постарайтесь сделать размер пакета настолько большим, насколько позволяет память графического процессора. Большие размеры партий помогают сократить время обучения. Но экспериментально я обнаружил, что слишком большие размеры пакетов (например, 1024 образца и более) приводят к снижению точности проверки. Думаю, модель рано начинает переоснащаться. В итоге у меня получился пакет размером 256.
Только после того, как вы найдете приличный набор гиперпараметров, переключитесь на более крупные изображения и более длительное детальное обучение.В итоге я использовал изображения 96x96 и тренировку для 19 эпох.
Увеличение изображения
Настройка увеличения изображения. Это метод, который помогает модели лучше обобщать. Вы добавляете в обучающую выборку множество искусственных примеров. Эти примеры основаны на уже существующих, но вы немного измените их: поверните на несколько градусов, измените освещение, увеличьте масштаб и т. Д.
Примеры расширенных изображенийЯ использовал комбинацию следующих преобразований: поворот до 20 градусов , изменение освещения до 80% и масштабирование до 20%.
Увеличение освещения очень важно. На ранних этапах проекта я заметил, что очень темные изображения дают самые неверные прогнозы. Агрессивное усиление освещения повышает точность проверки более чем на 3%. Изменение освещения осуществляется путем непосредственного изменения значений каналов R, G и B. См. Подробности в классе RandomLighting.
Другие вещи, которые я пробовал, но отвергал: выравнивание гистограммы для улучшения контраста, случайное размытие, отступы.
Скорость обучения
Найдите хорошую начальную скорость обучения для обучения с помощью простого алгоритма, описанного здесь.
Точная настройка последнего слоя
Закрепите все слои, кроме последнего. Обучите модель на одну эпоху с такой скоростью обучения. В моем случае скорость обучения 0,01. Цель здесь - получить разумный вес для последнего слоя. Если мы этого не сделаем, обучение незамороженной модели позже приведет к повреждению нижних слоев, поскольку градиенты будут больше. Я попробовал оба варианта, и тренировка последнего слоя для одной эпохи дает примерно 1% улучшение точности проверки. Я также использовал снижение веса, которое дает небольшое улучшение.
Точная настройка всей модели
Разморозить все слои. Тренируйтесь на три эпохи.
Затем тренируйтесь с использованием стохастического градиентного спуска с теплыми перезапусками (SGDR) в течение нескольких эпох.
Я попытался использовать различающую тонкую настройку, которая устанавливает разную скорость обучения для разных частей модели. В этом случае мы хотим обучать первые слои модели меньше, чем последние слои. Первые слои более общие, чем другие. При обучении на наборе данных ImageNet эти слои изучили шаблоны, которые очень полезны для нашей задачи, и мы не хотим терять эти знания.С другой стороны, последние уровни очень специфичны для задачи, и мы хотим переучить их для нашей задачи. К сожалению, это не помогло улучшить показатели. Модель обучается намного лучше, если вы применяете большую скорость обучения ко всем слоям. Я думаю, это потому, что дорожные знаки сильно отличаются от собак, кошек и самолетов, поэтому информация на нижних уровнях не так полезна, как в других приложениях компьютерного зрения.
Точность лучшей модели из набора для валидации составляет 99,0302%.
Анализ ошибок
Помимо обычных инструментов, таких как матрица неточностей, вы можете анализировать ошибки, исследуя несколько крайних случаев: наиболее неверные прогнозы, наиболее правильные прогнозы, наиболее неопределенные прогнозы.
Чтобы найти наиболее неверные прогнозы для каждого класса, вы должны выполнить вывод для набора проверки и выбрать примеры, где прогнозируемая вероятность правильного класса наименьшая.
Самые неправильные изображенияЭти изображения выглядят слишком размытыми и слишком яркими.
Точно так же вы можете найти примеры, в которых наибольшая вероятность присваивается правильному классу («наиболее правильный»), и примеры, где вероятность правильного класса близка к 1 / num_classes («наиболее неопределенный»).
Результаты этого анализа помогут вам настроить параметры увеличения изображения и, возможно, некоторые гиперпараметры модели.
Повторно запустить обучение на полном обучающем наборе
На всех предыдущих этапах мы использовали 80% обучающего набора для обучения и 20% для проверки. Теперь, когда мы нашли хорошие гиперпараметры, нам больше не нужен набор для проверки, и мы можем добавить эти 20% изображений в обучающий набор, чтобы еще немного улучшить модель.
Здесь я просто повторно выполняю все шаги обучения с теми же параметрами, но использую все 32909 обучающих изображений для обучения.
Тестовый набор (12630 изображений) предназначен для проверки работоспособности финальной модели. Мы не рассматривали набор тестов на предыдущих этапах, чтобы избежать переобучения набору тестов. Теперь мы можем оценить модель на тестовом наборе. На тестовой выборке я получил точность 99,2953%. Довольно хорошо! Можем ли мы его улучшить?
Увеличение времени тестирования (TTA) часто помогает еще больше повысить точность. Хитрость заключается в том, чтобы создать несколько расширенных версий входного изображения, выполнить прогноз для каждой из них и затем усреднить результаты.Интуиция подсказывает, что модель может ошибаться при классификации некоторых изображений, но небольшое изменение изображения может помочь модели лучше классифицировать их. Это похоже на то, как если человек хочет классифицировать объект, и он смотрит на него под разными углами, немного меняет освещение, приближая его к глазам, пока не сможет найти лучшую точку обзора, которая поможет распознать объект с наибольшей уверенностью.
Действительно, TTA помог мне повысить точность с 99,2953% до 99,6120%. Это уменьшило ошибку на 45% (с 0.От 7047% до 0,388%).
Точность тестового набора 99,6120% . Давайте сравним несколько тестов.
Современное состояние - основанный на Inception CNN Мринал Халои. 99,81%. Количество ошибок в два раза лучше, чем у меня.
Лучшие места в таблице лидеров конкурса IJCNN 2011:
Если бы моя модель участвовала в этом конкурсе, она заняла бы 2-е место. В целом неплохо для нескольких дней работы.
.Дорожные знаки - Правила дорожного движения - Указание
Используемые дорожные знаки, включая указатели, предупреждающие знаки, указатели направления, информационные знаки и знаки дорожных работ.
Хотя Код шоссе показывает многие из обычно используемых знаков, исчерпывающее объяснение нашей системы подписи дано в буклете Департамента "Знай свои дорожные знаки", который продается в книжных магазинах. Буклет также иллюстрирует и объясняет подавляющее большинство знаков, которые могут встретить участники дорожного движения.
Не все знаки, изображенные на схеме Кодекс автомагистрали , выполнены в одном масштабе. В Уэльсе используются двуязычные версии некоторых знаков, включая валлийский и английский варианты географических названий. Некоторые старые конструкции знаков все еще можно увидеть на дорогах.
Знаки распоряжения
Знаки с красными кружками чаще всего запрещены. Таблички под знаками уточняют их сообщение.
.
ПДД | Дорожные знаки - Видео
Добро пожаловать! На этом сайте начинающие водители могут подготовиться к экзамену по вождению. Благодаря обширному обзору дорожных знаков и сотням практических вопросов мы стараемся легко научить правилам дорожного движения.
Актуальные ПДД
Узнать дорожные знаки
Подготовительный экзамен по теории
Видео по безопасности дорожного движения
Пройти практические тесты
Получите водительские права
Разработка с открытым исходным кодом
Несколько стран
.
