数据获取与处理（以CV任务为主）
1.数据的获取途径
1.1 Kaggle有趣比较火热的数据集
预测销售价格:House Prices-Advanced Regression Techniques.
猫狗分类:Cat and Dog
预测泰坦尼克号的生存情况并熟悉机器学习基础知识:Machine Learning from Disaster

1.2 天池
遥感影像分割:Barley Remote Sensing Dataset大麦遥感检测数据集
目标检测任务(人脸检测):耶鲁人脸数据库

1.3 DataFountain
图像分类:花卉分类数据集

1.4 其他常用的数据集官网
科大讯飞官网:https://www.xfyun.cn/service/object-recg
COCO数据集:https://cocodataset.org/#download

1.5 图像处理流程
图片数据获取
图片数据清洗
图片数据标注
图片数据预处理data preprocessing
图片数据准备data preparation(训练+测试阶段)
图片数据增强data augjmentation（训练阶段 ）
CV常见的数据增强

随机旋转
随机水平或者重直翻转
缩放
剪裁
平移
调整亮度、对比度、饱和度、色差等等- 注入噪声
基于生成对抗网络GAN做数搪增强AutoAugment等
2.数据处理
不同数据集之间可以转换

2.1自定义数据集
2.1.1常见标注工具
Github 地址
labelimg：labelimg
labelme：labelme
可通过 pip install

2.2数据处理方法
2.2.1图像本质
我们常见的图片其实分为两种，一种叫位图，另一种叫做矢量图

位图的特点:

由像素点定义一放大会糊
文件体积较大
色彩表现丰富逼真

矢量图的特点:

超矢量定义
放太不模糊
文件体积较小
表现力差