《表1 输入缩放参考表：基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法》

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《基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法》

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经过数据增强处理后，包括39 209张训练数据，12 630张测试数据的原始数据集被扩充为包含274 463张训练数据，88 410张测试数据的扩展数据集，扩展数据集的数据量基本可以训练一个性能较好的模型架构。为了适应设计的网络架构，对输入目标进行识别时，先按照表1将增强后数据集中的样本图像缩放至固定大小。