数据来源于：AIStudio中的数据集，如百度AI Studio ,Kaggle、天池、讯飞、Github。
完整流程概述
1. 图片数据获取
2. 图片数据清洗----初步了解数据，筛选掉不合适的图片
3. 图片数据标注
4. 图片数据预处理data preprocessing----标准化 standardlization
一 中心化 = 去均值 mean normallization
一 将各个维度中心化到0
一 目的是加快收敛速度,在某些激活函数上表现更好
一 归一化 = 除以标准差
一 将各个维度的方差标准化处于[-1,1]之间
一 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data preparation(训练+测试阶段)----划分训练集，验证集，以及测试集
6. 图片数据增强data augjmentation（训练阶段 ）----CV常见的数据增强
· 随机旋转
· 随机水平或者重直翻转
· 缩放
· 剪裁
· 平移
· 调整亮度、对比度、饱和度、色差等等
· 注入噪声
· 基于生成对抗网络GAN做数搪增强AutoAugment等
纯数据处理完整流程
数据预处理与特征工程
1.感知数据
----初步了解数据
----记录和特征的数量特征的名称
----抽样了解记录中的数值特点描述性统计结果
----特征类型
----与相关知识领域数据结合，特征融合
2.数据清理
----转换数据类型
----处理缺失数据
----处理离群数据
3.特征变换
----特征数值化
----特征二值化
----OneHot编码
----特征离散化特征
----规范化
区间变换
标准化
归一化
4.特征选择
----封装器法
循序特征选择
穷举特征选择
递归特征选择
----过滤器法
----嵌入法
5.特征抽取
----无监督特征抽取
主成分分析
因子分析
----有监督特征抽取
后面的内容要看直播课中的具体操作。
