視覺讀儀表盤輔助手動駕駛--3
因為沒有顯示卡，是以用keras構造一個略簡化的模型，以便在合理時間内訓練。
有些檔位的圖檔很難收集，因為平時上下班不太用到5檔、6檔。隻有利用偶爾出差時跑高速的機會收集一些高檔位的圖檔。是以訓練過程中用到了資料擴充。
沒有顯示卡隻用CPU，經過99輪，每輪1000張，epochs=8的訓練，耗時5小時。
現得到的損失曲線基本還算說得過去。
另外收集了4萬張未清洗的圖檔。模型推理速度約為每張0.1秒(CPU)。
從實際運作的分類效果看，不太理想，當光照不太好的時候，很多N被誤認為R。分析很可能是由于模型卷積層不夠多造成。
