基于深度学习的行人检测系统数据集收集与预处理

数据集的收集和预处理是深度学习模型训练中十分重要的一步。下面是基于深度学习的行人检测系统数据集收集与预处理的一般流程：

1. 收集数据：可以通过在公共场所拍摄摄像头视频或者在网上搜索已有的行人检测数据集来获得数据。需要注意的是，数据集应该涵盖不同的场景、天气、光照等条件下的行人图像，以提高模型的鲁棒性。

2. 数据清洗：将收集到的数据进行筛选和清洗，去除不合格的图像，比如模糊、光照不好、遮挡严重等图像。

3. 数据标注：对清洗后的图像进行标注，标注每张图像中的行人位置和大小信息，可使用常见的标注工具，如LabelImg等。

4. 数据增强：对标注后的数据进行增强，可以通过随机裁剪、旋转、平移、缩放等方式增加数据的多样性，以提高模型的泛化性能。

5. 数据划分：将增强后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般采用8:1:1的比例。

6. 数据预处理：对划分后的数据进行预处理，如将图像缩放到固定大小、将像素值归一化等，以便于模型训练。

对于行人检测任务，还可以采用一些先进的方法进行数据增强和预处理，如Mixup、Cutout、Random Erasing等技术。