目标检测流程初版
产品分析
业务指标指定
算法调研
采集数据
1W左右，缺少条件可进行数据增强（几何增强、像素级增强），根据数据种类和具体业务场景进行扩充，常用增强工具库skimage、opencv、imgaug、Albumentations、Augmentor、Keras(ImageDataGenerator class)、SOLT
Demo
产品测试
初步提出badcase
根据badcase进行优化
算法优化
根据实际业务场景建立测试集，算法指标以mAP、acc、recall为主
端侧部署优化
参考SNPE文档，Inter cpu使用openvion，nvidia gpu使用tensorrt
使用知识蒸馏、剪枝、量化等手段压缩模型
数据集管理
数据集图片可溯源
列表存放图片、视频和抽帧频率
将图片后处理操作流程记录下来
分步骤处理，每个步骤保留中间结果
不要保留图片和坐标等信息。因为保留图片会占用大量的内存
每个数据都要有专门的表格进行记录
图片格式选择无损不压缩的PNG格式
VOC数据集目录保存格式
\ —VOC2007
-
—video_data
视频文件
-
—images
-
—任务+时间
PNG图片
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-
—ann_pre
原始XML文件
-
—ann
处理后的XML文件
-
—scripts
脚本
常用工具
实验管理工具tmux
记录实验日志
保存实验结果
训练注意事项
前处理完成后画出所有的GT（真实框）
画出所有target（预测框）