收集户外数据集所需考虑的几大因素
大家都知道，深度学习受数据的影响很大，一个好的数据集可能会使得我们得到一个较好的模型，因此，在我们收集或者制作一个数据集时，我们要尽量多的考虑一些影响因素。
以户外数据集为例。当我们在收集一个户外数据集时，我们应当尽可能多的采集不同场景的图像来让我们训练的模型拥有更强的泛化能力。一般我们会从以下几个方面来进行考虑。
- 天气
不同强度的雨、雪、雾、粉尘、雷雨 - 光照
不同强度的均匀光照
不同强度的曝光 - 摄像机抖动和低质量图像
模糊、噪声、低分辨率 - 季节
春、夏、秋、冬 - 市区、乡村和野外
- 不同的地貌
沙漠、湖泊、森林、草原、山脉 - 昼夜
- 拍摄角度、拍摄距离以及拍摄高度
over！
ps：期待大家继续补充哈！