深度学习训练样本库的建立及Matlab实现

深度学习训练样本库的建立及Matlab实现

深度学习是近年来非常热门的技术，但是很多人往往会忽略深度学习的核心——训练样本。训练的质量与数量直接决定了模型的性能，因此建立自己的深度学习训练样本库是非常重要的。

我们需要两个训练样本库，一个是分类识别数据库，另外一个是目标检测数据库。下面将分别介绍如何建立这两个样本库以及如何使用Matlab实现。

一、分类识别数据库的建立

1. 数据的采集

首先我们需要收集大量符合我们需求的图片作为训练数据，可以通过网络搜索和自己拍摄等方式得到。

2. 图片的标注

在深度学习中，我们需要为每一张图片标注其所属的类别。常见的方式是对于已经分好类的图片进行手动标注，使用工具像LabelImg或者VGG Image Annotator等。

3. 数据的预处理

对于深度学习，我们需要将图片缩放至相同大小，并进行归一化处理，这样可以更好地训练模型。同时尽可能清除噪声，增加训练数据的可靠性。

4. 数据的存储

最后，我们将处理过的数据保存在指定的文件夹中，命名规则与标注一致，方便后续训练与测试数据的调用。

二、目标检测数据库的建立

1. 数据的采集

同样地，我们需要收集大量包含目标物体的图片。与分类识别不同，目标检测需要标注出物体所在的位置和大小，即Bounding Box。

2. 图片和Bounding Box的标注