收集数据以训练自定义模型的5种方法

在过去的十年中，深度学习技术在计算机视觉领域中的应用逐年增加。其中当属行人检测和车辆检测最为火爆，其原因之一就是预训练模型的可复用性。

由于深度学习技术在这些应用场景上取得的卓越效果，企业现在已经开始使用深度学习来解决自己的问题。

但是，如果可用的预训练模型不适合你的应用场景，这时你们会怎么解决呢?

一个预先训练的模型能够检测到苹果，但它肯定不能区分“好苹果”和“烂苹果”，因为它从未“被教过”这样做。

那么如果遇到了这种情况你会怎么做呢?

“获得大量的好苹果和烂苹果的图像，并训练一个自定义检测模型！”

在创建一个好的自定义检测模型时，一个常见的挑战就是数据问题。深度学习模型需要大量的数据来训练它们的算法——正如我们在MaskRCNN、YOLO和UNet等模型中看到的那样，这些模型都是在现有的大型数据集COCO和ImageNet上训练得到的。

如何获取用于训练自定义检测模型的数据？

在这篇文章中，我们将探讨收集数据集来训练自定义检测模型的5种方法。

1. 公开可用的开放标记数据集

如果你比较幸运，你可能会在互联网上获得你想要的已标记数据集。以下是几个可供你选择的计算机视觉领域图像数据集。

ImageNet

ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。ImageNet是美国斯坦福的计算机科学家模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。ImageNet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。ImageNet中目前共有 14,197,122幅图像，总共分为21,841个类别，通常我们所说的 ImageNet 数据集其实是指 ISLVRC2012 比赛用的子数据集，其中 train 有1,281,167 张照片和标签，共1000类，大概每类1300张图片，val 有50,000副图像，每类50 个数据，test 有 100,000副图片，每类100个数据。

MS COCO

COCO数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果，致力于推动场景理解的研究进展。依托这一数据集，每年举办一次比赛，现已涵盖检测、分割、关键点识别、注释等机器视觉的中心任务，是继ImageNet Chanllenge以来最有影响力的学术竞赛之一。

COCO的检测任务共含有80个类，在2014年发布的数据规模分train/val/test分别为80k/40k/40k，学术界较为通用的划分是使用train和35k的val子集作为训练集（trainval35k），使用剩余的val作为测试集（minival），同时向官方的evaluation server提交结果（test-dev）。除此之外，COCO官方也保留一部分test数据作为比赛的评测集。

Google Open Image

Open Image是谷歌团队发布的数据集。它包含了190万张图片上600个物体类别的16M个边界框，使其成为现有的最大的带有物体位置注释的数据集。这些方框主要是由专业注释者手工绘制的，以确保准确性和一致性。这些图像非常多样化，通常包含有多个物体的复杂场景（平均每张图像8.3个）。

MNIST 手写数据集

MNIST 手写数据集：该数据集总共有 70,000 张手写数字图像，是 NIST 提供的更大数据集的子集。数字已进行大小规范化，并在固定大小的图像中居中。

DOTA

DOTA是遥感航空图像检测的常用数据集，包含2806张航空图像，尺寸大约为4k×4k，包含15个类别共计188282个实例，其中14个主类，small vehicle 和 large vehicle都是vehicle的子类。其标注方式为四点确定的任意形状和方向的四边形。航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，如：尺度变化性更大；密集的小物体检测；检测目标的不确定性。数据划分为1/6验证集，1/3测试集，1/2训练集。目前发布了训练集和验证集，图像尺寸从800×800到4000×4000不等。