一、数据集获取：

1.百度AI studio 数据集获取

  可以直接在数据集上创建项目，数据集会挂载到项目中

2.Kaggle获取数据集

3.天池

4.DataFountain

5.其他常用的数据集官网

  科大讯飞

  COCO数据集

二、完整流程概述

（1）.图像处理完整流程

    1.图片数据获取

    2.图片数据清洗--删选到不合适的图片

    3.图片数据标注

    4.图片数据预处理 data preprocessing

      维度统一

      标准化

        中心化：将各个维度中心化到0， 目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好

        归一化： 将各个维度的方差标准化处于[-1,1]之间，目的是提高收敛效率,统一不同输入范围的数据对于模型学习的影响,映射到激活函数有效梯度的值域

    5.图片数据准备--划分训练集，验证集，以及测试集

    6.图片数据增强（训练阶段）

  （2） 纯数据处理完整流程

    皮尔森相关系数：Corr()函数，在0-1之间，为0不相关，越接近1相关性越大

二、数据处理

（1）处理成VOC和COCO

• VOC
• COCO 

（2）自定义数据集进行训练

       标注工具：

1.        labelimg ：图片标注
2.        labelme
3.        PPOCRLabel ：光学字符识别，半自动标注

       paddlex划分数据集

三、数据处理的方法

• 位图：像素矩阵组成
• 矢量图：数学矢量表现

    数据增强：防止过拟合

四、模型训练与评估

    数据增强可用，但不能乱用

   mAP：:评价标准，用于评价一个模型的性能的多个指标

    可视化

五、模型推理预测