自行准备深度学习训练数据

本文主要是介绍自行准备深度学习训练数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

深度学习的模型训练中，数据的收集十分重要，取得足够的数据集对于最终模型的表现有十分重要的意义。但是开源的数据集都指定了特定的目标进行标注，如行人，车辆。当要训练自己所需要的特定检测模型，却又没有开源数据集的时候，就需要自己去收集和标注图像数据用于训练了。

1.数据收集

目前主要通过从百度图片上爬图片来进行数据收集，爬虫脚本如下：

#-*- coding:utf-8 -*-  
import re  
import requests  
import sys,os  type=sys.getfilesystemencoding()  def dowmloadPic(html,keyword , i ):  pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",',html,re.S)     print '找到关键词:'+keyword+'的图片，现在开始下载图片...'  for each in pic_url:  print u'正在下载第'+str(i+1)+u'张图片，图片地址:'+str(each)  try:  pic= requests.get(each, timeout=50

这篇关于自行准备深度学习训练数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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