深度学习——数据集分析

本文主要记录对采集的数据进行数据分析的角度。

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前言

每每拿到数据集，为更好地了解数据，做出合适的预处理，需要对数据集进行一定的分析。

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一、图片

        从图片本身出发，我们研究图片的本身尺寸——即图像的宽高散点图；也需统计不同尺寸的图像的数量。

        总结，从图片出发，基础的分析可以有两种种。

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二、标注框

         再就是对标注框进行分析，可以从一下几方面展开：

（1）标注框的宽高散点图

（2）标注框的宽高比

（3）各类别的标注框数量

（4）标注框中心分布情况

（5）对标注框进行聚类分析

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三、类别

        在数据集制作初期，我们就将数据集目标进行了分类。所以这里我们再就类别单独进行分析。

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四、交叉综合

        综合图片和类别两个方面，我们还能分析每个类别的图片数量，例如cat、dog类别的图片数量。亦可细化分析，每个类别的宽高散点图，如果你觉得有必要的话。

        综合图片和标注框，每张图片上的标注框数量；

        等等等等。

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总结

总结上述分析角度

        1、图像的宽高散点图

        2、不同尺寸的图像的数量

        3、标注框的宽高散点图

        4、标注框的宽高比

        5、各类别的标注框数量

        6、标注框中心分布情况

        7、每个类别的图片数量

        8、每个类别的宽高散点图

        9、每张图片上的标注框数量

        10、对标注框进行聚类分析