交通场景识别模型训练方法：数据集构建、迁移学习与模型集成

除了使用现有模型进行预训练，还可以收集各种角度的交通场景图片，使用'LabelImg'进行标注，制作自己的数据集并进行训练。同时，还可以利用数据增强技术，如随机旋转、平移、缩放、镜像翻转等，增加样本数据集的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

此外，还可以采用迁移学习的方式，将预训练模型的参数迁移到目标任务中，快速搭建并训练模型。同时，利用'Fine-tuning'技术，对模型进行微调，使其更好地适应目标任务。

最后，还可以采用模型集成的方式，将多个不同的模型进行融合，以提高模型的准确率和稳定性。