交通标志图像分类特征提取数据集-2023-semanto117119
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类,特征提取,深度学习,交通标志,训练数据,测试数据,ResNet34,MobileNet,EfficientNetB0
数据概述：
本数据集包含从三种不同的深度学习模型（EfficientNet、MobileNet 和 ResNet34）中提取的图像特征。每个模型对应两个数据文件，分别为训练集和测试集。第一组.csv文件基于ResNet34模型，包含512个特征；第二组特征来自MobileNet模型，包含1280个特征；第三组特征由EfficientNetB0模型提取，同样包含1280个特征。
每个训练集包含一个名为label的依赖特征列，该列标注了每张图像的类别。类别标签如下：
1: 大橙色圆锥
2: 蓝色圆锥
3: 小橙色圆锥
4: 黄色圆锥
数据用途概述：
该数据集适用于训练交通标志图像分类模型。研究人员和开发者可以利用此数据集进行模型训练和验证，评估不同深度学习模型在图像分类任务上的性能表现。此外，该数据集也可用于教育和研究场景，帮助学习者理解图像特征提取和分类算法的工作原理。
