制作自己的数据集

一.为计算机视觉项目采集图像与视频数据，核心要确定三件事：定义多少个目标类别、数据从何处获取、如何保证数据集不存在偏差。

1.定义多少个目标类别：
（1）粗分类：车辆、非车辆。（2）细分类：打车、轿车、大巴车、SUV、跑车

2.数据从何处获取：
（1）公开数据集 （2）自行采集专属自定义数据（相机、无人机拍摄图像与视频，网络爬取图片，或是调取企业内部已有存量数据）

3.如何保证数据集不存在偏差：
当数据集里某类目标、场景样本过少或过多时，就会产生数据偏差。存在偏差的模型会在部分样本上检测效果优异，在其余样本上表现很差。

4.采集数据时可通过以下方法消除偏差：
（1）多渠道数据源：从多种渠道采集数据，覆盖不同拍摄角度与应用场景。
（2）样本均衡分布：保证所有相关类别样本数量均衡。以人体检测为例，需覆盖不同年龄、性别、人种的人群样本。
（3）持续核查更新：定期检查、扩充数据集，及时发现并修正新增的数据偏差问题。
（4）偏差缓解手段：采用少数类过采样、数据增强、公平性优化算法等技术方案。
落实以上操作，能够训练出稳定性更强、识别公平性更好的模型，在真实落地场景中拥有优秀的泛化能力。

二.标注自己的数据集。

1.标准统一：保持标注口径统一，为不同类型的数据设定标准化的标注判定依据，确保所有标注都遵循同一套规则。

2.降低偏差：秉持中立客观的标注原则，尽可能弱化主观判断偏差，保障标注结果的公允性。

3.厘清准确度与精确度的区别，以及二者对标注工作的影响，至关重要。
准确度：标注结果与真实值的贴合程度，用于衡量标签对真实场景的还原度。
精确度：标注结果的一致性，用于验证整个数据集中，对同一目标或特征是否始终遵循统一的标注标准。

4.质量控制可通过多种方式开展：
（1）对已标注数据进行抽样检查
借助自动化工具排查常见标注错误，安排人员对标注结果进行交叉复核，若项目由多人协作完成标注，不同标注人员之间的标注一致性尤为重要。良好的标注者间一致性，意味着标注规范清晰明确，所有人员都在按同一标准执行，既能保证全员认知同步，也能保障全量标注结果的标准统一。
（2）核查过程中若发现错误，需及时修正，并同步更新标注规范，避免同类问题重复出现。同时要向标注人员反馈问题，定期开展培训，逐步降低错误发生率。完善的错误处理流程，能够持续保障数据集的准确性与可靠性。