算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素,在算力满足条件的情况下,为了到达更好的效果,我们需要将海量.高质量的素材数据喂给神经网络,训练出高精度的网络模型.吴恩达在深度学习公开课中提到,在算力满足要求的前提下,模型效果会随着素材数量的增多而变好,理论上没有上限.实践证明,在普通基于深度学习的应用开发过程中,素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大.注意这里提到的“素材质量”,光有“素材数量”还不够,我们还要保证素材标注的质量.本文以目标检测应用为例,来说明如何保证图像素材标注过程中