在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。 具体项目过程包括包括：安装Darknet、下
具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。
YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用YOLOv3实现交通标志识别。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu上做项目演示。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入学习和探究。
本人推出的有关YOLOv3的系列课程包括：
（1）YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
（2）YOLOv3目标检测实战：交通标志识别（即本课程）
? 课程链接：https://edu.51cto.com/course/18279.html
（3）YOLOv3目标检测：原理与源码解析
（4）YOLOv3目标检测：网络模型改进方法
与课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》相比，本课程的区别主要在于学习数据集格式转换，即把LISA数据集从csv格式转换成YOLOv3所需要的PASCAL VOC格式和YOLO格式。本课程提供数据集格式转换的Python代码。
请大家关注以上课程，并选择学习。
下图是使用YOLOv3进行交通标志识别的测试结果：