Détection de Panneaux de Signalisation avec Réseaux de Convolution (CNN)

Cette sous partie du projet vise à développer un système de détection de panneaux de signalisation à l'aide de réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Le système est capable de détecter et classifier différents types de panneaux et feux de signalisation dans des images.

Structure du Projet

• deep_learning/ : Répertoire principal du projet contenant le code source pour l'apprentissage du modèle et la détection des panneaux.

  • main.py : Point d'entrée pour lancer le programme.
  • signClassifier.py : Module contenant les définitions du modèle CNN pour la classification des panneaux.
  • config.py : Fichier de configuration du réseau de neurones.
  • train.py : Module contenant les définitions du système d'entrainement du modèle

• data/ : Répertoire pour stocker les données d'entraînement et de test.

• utils/ : Répertoire contenant des utilitaires et des scripts auxiliaires.

Utilisation

Pour exécuter le programme et lancer la détection de panneaux de signalisation, utilisez la commande suivante depuis la racine du projet :

python -m deep_learning.main