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研 究 目 標
本研究旨在提升低品質影像中的交通號誌辨識準確率，通過圖像處理和深度學習模型優化來達成此目標。首先，針對霧霾、雨天等低可見度情境，我們使用去霧、去雨調整等圖像處理方法，改善影像質量，期望此種方法能夠為後續的辨識過程提供更高質量的輸入資料。接著，通過調整訓練數據集比例、數據增強技術以及改變模型參數等多種實驗設置，我們將測試不同組合對模型性能的影響，進而找出在低品質影像條件下最優的訓練方案和模型結構。
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本研究旨在提升低品質影像中的交通號誌辨識準確率，通過圖像處理和深度學習模型優化來達成此目標。首先，針對霧霾、雨天等低可見度情境，我們使用去霧、去雨調整等圖像處理方法，改善影像質量，期望此種方法能夠為後續的辨識過程提供更高質量的輸入資料。接著，通過調整訓練數據集比例、數據增強技術以及改變模型參數等多種實驗設置，我們將測試不同組合對模型性能的影響，進而找出在低品質影像條件下最優的訓練方案和模型結構。