[人工智能]飞桨领航团AI创造营：数据集的获取途径和数据处理的技巧

一、数据集的获取

大部分经典数据集例如有百度AI Studio ,Kaggle、天池、讯飞等平台（通过关键词搜索获取需要的数据集），或者是Github等。

• 百度AI Studio
  经典MNIST数据集
  猫脸识别-12种猫分类数据集

• Kaggle
  House Prices-Advanced Regression Techniques
  Cat and Dog
  Machine Learning from Disaster

• 天池
  Barley Remote Sensing Dataset大麦遥感检测数据集 ??? 遥感影像分割

  耶鲁人脸数据库 ???????? 目标检测任务(人脸检测)

• 其他
  科大讯飞官网
  COCO数据集

二、数据处理

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

???? 中心化 = 去均值 mean normallization

?????? 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 = 除以标准差

?????? 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

三、常见标注工具

??对于图像分类任务，我们只要将对应的图片是哪个类别划分好即可。对于检测任务和分割任务，目前比较流行的数据标注工具是labelimg、labelme，分别用于检测任务与分割任务的标注。

标注工具Github地址：

???????????????labelimg

??????????????? labelme

???????? ???????PPOCRLabel