为极其具体的任务创建用于对象检测的图像数据集答案

【问题标题】：Creating a dataset of images for object detection for extremely specific task为极其具体的任务创建用于对象检测的图像数据集
【发布时间】：2021-04-13 03:08:07
【问题描述】：

尽管我非常熟悉机器学习和深度学习的概念，但我以前从未需要创建自己的数据集。

现在，对于我的论文，我必须使用互联网上没有可用数据集的对象的图像创建自己的数据集（假设这是事实）。

我的计算能力有限，所以我想使用 YOLO、SSD 或efficientdet。

我是否需要通过人眼检查数据集中的每一张图像，并创建边界框中心坐标和尺寸以使用标签记录它们？

谢谢

【问题讨论】：

标签： deep-learning computer-vision object-detection yolo

【解决方案1】：

是的，您需要这样做。

同时，虽然这项任务是小众的，但您可以从迁移学习的概念中受益。也就是说，您可以使用预训练的主干来帮助您的模型更快地学习/获得更好的结果/需要更少的注释示例，但您仍然需要自己注释新数据集。

可以使用LabelBox等软件作为起点，非常好，可以输出Pascal(VOC)格式，YOLO和COCO格式，所以是选择题/哪个更适合你。

【讨论】：

嗨 Timbus，感谢您的出色回答和超级有用的补充。我对迁移学习只有概念性的理解，但我可以看到它是如何有用的。这当然值得花一些时间。还要感谢 LabelBox 的建议，它似乎是一个很棒的工具，而且它可以免费用于非商业用途。
是的，这就是我向您推荐它的原因。
我试图以尽可能简洁的方式提供有用的信息。