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2.5 实践项目:基于DNN的自动驾驶数据集分类

本实践项目PaddlePaddle框架,使用DNN模型完成矿区自动驾驶图像分类数据集(mine-classification.zip)的分类。考虑到计算时间和效率,设计的数据集包含矿卡、轿车(皮卡)和其他共三种类别,标签分别是Mine_truck,Car和Others。

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定义一个三层的网络模型,其中包含两个大小为100的隐藏层和一个大小为3的输出层,最后输出的类别有0~2一共3类,所以最后的输出大小是3。激活函数选择Softmax。

可以看到本次在训练类别较少的情况下,基本都有一个准确的预测结果,如图2.24所示。

图2.24 预测结果 IZA/AkIm+q5zOv3sTRdr4FnYmFDgPAF9oz069TdOPCqYVSadO9vWpl4ENqAKR9vq

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