德国交通标志识别模型安装与配置指南

1. 项目基础介绍

本项目是基于卷积神经网络（CNN）的德国交通标志识别模型。该模型使用ResNet-34架构，预训练于ImageNet数据集，并在德国交通标志识别数据集（GTSRB）上进行微调。项目旨在识别并分类43种不同的交通标志。

本项目主要使用的编程语言是Python，且依赖于Jupyter Notebook进行实验和展示。

2. 关键技术和框架

• 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和分类的一种深度学习模型。
• ResNet-34：一种残差网络结构，由34层神经网络组成，适合于图像分类任务。
• fastai：一个基于PyTorch的深度学习库，用于简化机器学习模型的开发过程。
• PyTorch：一种流行的开源机器学习库，基于Torch，用于应用如计算机视觉和自然语言处理。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• 安装了pip包管理器
• 安装了git版本控制系统

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地环境：

   git clone https://github.com/surmenok/GTSRB.git
   cd GTSRB
   

2. 安装项目所需的Python库。首先，创建一个虚拟环境（这一步骤对于小白用户是可选的，但如果您的系统中已经安装了多个版本的Python，建议这样做）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 `venv\Scripts\activate`
   

   然后，安装以下依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   requirements.txt 文件中包含了项目所需的所有Python包。

3. 运行示例Jupyter Notebook进行测试。确保Jupyter Notebook已安装，然后执行以下命令：

   jupyter notebook german-traffic-signs.ipynb
   

   这将启动Jupyter Notebook界面，并在浏览器中打开german-traffic-signs.ipynb文件。

按照以上步骤操作后，您应该能够成功安装并运行本项目。祝您学习愉快！