从一小批图像开始，对其进 两个常见的例 行注释，并从所有利益相关者那里获得反馈，以防止误解并准确了解需要什么图像。
考虑您的模型需要检测什么，并确保您具有足够的外观、光照和图像捕捉角度的变化。
检测物体时，请确保选择该物体所有常见变体的图像 例如，如果正在检测汽车，请确保拥有不同 两个常见的例 颜色、制造商、角度和光照条件的图像。
在项目开始时查看数据集
考虑更难分类的情况，并制定一致 越南手机号码数据 的策略来处理它们。确保记录并向整个团队清楚地传达您的决定。
考虑一些因素，例如遮挡或能见度低，这些因素会使您的模型更难检测物体。决定是否排除这些图像，或特意将它们包括在内，以确保您的模型能够在真实条件下进行训练。
注重质量，执行严格的 ，并且最好让多个数据 除了要能够准确翻译品牌定位和表达品 标记员处理每张图片，以便他们可以相互验证彼此的工作。不匹配的标签可能会对 数据质量 并会损害模型的性能。
一般而言，应排除不够清晰或视觉信息不足的图像。但请注意，模型在现实生活中无法处理此类图像。
使用现有数据集
这些数据集通常包含数百万张 取 WhatsApp 数据库印度 数 图像和数十或数百个不同类别。
使用迁移学习技术来利用来自类似的预先训练模型的视觉知识，并将其用于您自己的模型。
在本文中，我解释了为什么图像标记对于与计算机视觉相关的机器学习模型至关重要。我讨论了图像标记的重要类型——图像分类、图像分割、对象检测和姿势估计。