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基于MobileNet的交通场景分类
摘要
随着人工智能技术的发展，无人驾驶和智能导航等技术也得到了长足的进步。在此类技术中，交通场景分类的相关研究极具应用价值和研究前景。通过对交通场景正确高效的分类，可以对在无人驾驶的实现中起指导作用，亦可以对交通标志的设置、车辆限速的设置等给予支持。
人工智能已经对现有的各领域的进步起到了举足轻重的作用，以神经网络为核心的一系列研究成果更是成了当下高新科技的主流技术之一。深度卷积网络已经成功地应用于图像、文本和语音处理，并能实现较为高效和准确的处理。交通场景图片分类也是深度卷积网络的应用之一。
本文将采用一种新型的轻量级，速度快，易移植的卷积神经网
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