本研究旨在探索如何应用迁移学习技术对交通标志图像进行分类。通过构建适用于Torchvision的图像数据集，并利用预训练模型进行微调，我们实现了对原始像素的交通标志图像的分类。此外，我们还引入了一个新的“未知”类别，并对模型进行了重新训练，以提高其在实际应用中的泛化能力。随着深度学习技术的快速发展，图像分类在交通管理、自...