【文件属性】：
文件名称：CarND-Behavioral-Cloning-P3:自驾车ND项目3-行为克隆
文件大小：27.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-13 12:09:42
machine-learning computer-vision deep-learning image-processing convolutional-neural-networks
行为克隆项目-最终提交
该项目的目标/步骤如下：
使用深度学习克隆驾驶行为
使用模拟器收集良好驾驶行为的数据
在Keras中建立卷积神经网络，可根据图像预测转向角
使用训练和验证集训练和验证模型
测试模型是否在不离开道路的情况下成功绕过第一轨道
专栏积分
在这里，我将分别考虑并描述我在实现过程中如何解决每个要点。
提交的文件和代码质量
1.提交的内容包括所有必需的文件，可用于以自主模式运行模拟器
我的项目包括以下文件：
包含用于创建和训练模型的脚本的model.py
drive.py，用于在自主模式下驾驶汽车
包含训练的卷积神经网络的model.h5
writeup_report.pdf用于汇总结果
2.提交内容包括功能代码
使用提供的Udacity模拟器和我的drive.py文件，可以通过执行以下命令自动在轨道上驾驶汽车
python drive.py model.h5
3.提
【文件预览】：
CarND-Behavioral-Cloning-P3-master
----video.py(1KB)
----writeup_report.docx(183KB)
----challenge video()
--------video.py(1KB)
--------challenge_video.mp4(11.91MB)
--------model.h5(32KB)
--------LICENSE(1KB)
--------drive.py(4KB)
--------model.py(3KB)
----model.h5(332KB)
----LICENSE(1KB)
----drive.py(4KB)
----examples()
--------center_5.jpg(12KB)
--------center_6.jpg(11KB)
--------center_4.jpg(12KB)
--------recovery_1.jpg(12KB)
--------center_1.jpg(12KB)
--------model_architecture.png(37KB)
--------recovery_3.jpg(11KB)
--------center_3.jpg(12KB)
--------center_2.jpg(10KB)
--------recovery_2.jpg(11KB)
----model.py(5KB)
----writeup_report.pdf(593KB)
----README.md(8KB)
----output.mp4(14.39MB)