在训练之前需要在数据中心【创建数据集】，导入并标注数据。
如果训练数据需要多人分工标注，可以创建多个数据集。将训练数据分批上传到这些数据集后，再将数据集"共享"给自己的小伙伴，同步进行标注。
设计标签
在上传之前确定想要识别哪几种物体，并上传含有这些物体的图片。每个标签对应想要在图片中检测出的一种物体
注意：标签的上限为1000种
准备图片
基于设计好的标签准备图片：
- 每种要识别的物体在所有图片中出现的数量需要大于50
- 如果某些要区分的物体具有相似性，需要增加更多图片
- 一个模型的图片总量限制4张~10万张
- 单张图片中的目标数不能超过1000个
如有特殊需求，请提交工单联系我们
图片格式要求：
- 目前支持图片类型为png、jpg、bmp、jpeg，图片大小限制在14M以内
- 图片长宽比在3:1以内，其中最长边小于4096px，最短边大于30px
图片内容要求：
- 训练图片和实际场景要识别的图片拍摄环境一致，举例：如果实际要识别的图片是摄像头俯拍的，那训练图片就不能用网上下载的目标正面图片；如果是需要识别白天光照下的物体，就不能使用夜晚拍摄的图片数据
- 每个标签的图片需要覆盖实际场景里面的可能性，如拍照角度、光线明暗的变化，训练集覆盖的场景越多，模型的泛化能力越强
如果需要寻求第三方数据采集团队协助数据采集，请在百度智能云控制台内提交工单反馈
