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改进的yolo交通标志tt100k数据集目标检测(代码+原理+毕设可用)
原理部分： YOLO模型：YOLO是一种实时目标检测算法，通过将目标检测问题转化为单一神经网络回归问题，实现了快速且准确的目标检测。 TT100K数据集：来自TsinghuaTencent的100K交通标志数据集，包含6107张图片的训练集和3073张图片的测试集，标注了221类交通标志。
改进的YOLO TT100K数据集是一个基于YOLO训练的交通标志检测模型。在原始代码基础上，实验开启weight_decay，不对conv层和FC层的bias参数，以及BN层的参数进行权重衰减，这会导致mAP下降显著，mAP@[.5：.95]=0.244。训练集来自Tsinghua-Tencent 100K，包含6107张图片的训练集和3073张图片的测试集。
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