摘要 - 交通迹象对于向驾驶员提供重要信息，确保其安全并帮助他们遵守道路规则至关重要。对象检测算法（例如您只看一次（YOLO））在自动驾驶汽车中使用来监视交通标志信息。但是，大多数对象检测研究都集中在识别交通标志而不是其身体状况上。现有数据集的一个主要问题是缺乏有关培训损坏的流量标志的数据，这可能会对对象检测算法的性能产生不利影响。为了解决这个问题，我们的论文全面审查了图像到图像（I2i）算法，以修改现有的流量标志图像以展示不同的身份状态（正常和损坏）。我们使用最先进的图像式图像翻译技术，UNET视觉变压器周期符合生成对抗网络（UVCGAN）V2和能量引导的随机微分方程（EGSDE）进行实验进行实验。使用Fréchet成立距离（FID）和并排图像比较评估我们的实验结果。我们分析并讨论可能的和未来的改进。关键字 - 流量标志检测，图像生成，图像 - to-Image（I2i），生成对抗网络（GAN），循环生成对抗网络（Cyclegan），扩散模型