深度学习中自己标注数据的一些总结

       深度学习严重依赖于海量的数据，因此很多时候我们都是在别人训练好的model上进行迁移学习然后在自己的数据集上精细调节，不同的行业任务不同，因此很多时候常见开源数据集如VOC,ImageNet,COCO,OpenImage等数据是不能用的，要进行训练学习，就得制作自己的数据集。

       刚开始可能很多人像我一样认为给图像打标签，拉bound boxes 有啥难的，但自己真正干起来了就突然有点无从着手。我在制作数据集的开始主要遇到了这几个问题：

1、比较相似的检测的类别如何划分，是采用一个标签好还是细分一下好？

2、图片中那些目标是可以标注的，即标注原则是什么？

针对这些问题，我查阅了好些资料先整理如下：

1、VOC官网

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/

2、VOC2012标注规则

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/guidelines.html

3、图像标注规则 | Pascal VOC 标注规则的学习和分析

https://blog.csdn.net/qq_33485434/article/details/80898179#commentBox

4、BasicFinder 标注平台数据科学家吴昊：从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系

  https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583662359453240258&wfr=spider&for=pc

对于问题1，我的经验：

        结合你任务需求，在试标注期间，建议类别稍微细分一下，试标注后，可以用程序把类别合成一个类别进行测试。但是你分一个类别，就不可以切分多个类别来训练测试了。

对于问题2，我的经验：

        对于标注原则，我首先想到的就是VOC，因为它是比较早的开源数据，还好在官网上找到了VOC2012标注规则，细看一下规则还是比较多的，具体可以去看看，不喜欢英文的可以看看上面那边中文博客；因为这些规则是针对VOC上的数据的，看了这些规则后，其实还有点不放心下手，又去网上找了相关标注的资料，虽然网上资料很少，但还是找到了些，目前找到的感觉最好的就是上面的“4、BasicFinder 标注平台数据科学家吴昊：从数据采集与标记行业看数据与深度学习之关系这篇文章”，不愧是专业做标注，讲的很好。

        对于自己标注的数据，行业中还没有一个标准，我结合自己的一些认知和第4篇文章，对标注原则的确定大致是这样的：确定一个标注准则--》试标注--》训练效果反馈--》修正标注准则--》试标注--》训练效果反馈，这个过程需要重复好几次，然后确定最终的标注准则，最后完成数据的标注。

       自己制作数据中的需要注意的问题还有好些，我遇到的问题主要是上面两点，其他问题，感觉上述博客4中已经说得比较详尽了。当你标注的数据量比较大时，可能需要外包人员标注了，有好些新成立的专业标注公司。但是外包标注时具体的一些标注准则还是需要算法人员给出的，因为他们是数据的使用者，他们需要确定怎样的数据是合适的，所以自制标注数据试标注一般都是必须的。

下面给出几个专业数据标注公司：

1. 视觉向量：http://www.awkvector.com/
2. 倍赛：https://www.basicfinder.com/

好了先写到这里吧。