经验:物体识别算法，每一种类别需要多少标注样本支撑才是足够的，有没有成熟的理论？

　　经验:物体识别算法，每一种类别需要多少标注样本支撑才是足够的，有没有成熟的理论？

　　从本质上讲，这个问题可以分为两个大问题：

　　样本不平衡问题的数据增强方法

　　因此，如果想深入研究这个问题，可以参考相关方向的论文（后面会给出链接，待补）

　　说说我的个人经历，请指正：

　　场景一：如果你面对的场景已经有比较大的数据集，而你需要的类别不包括在内，比如自然场景中的物体检测，可以从COCO、PASCAL VOC等进行预训练，模型可以是微调。在训练过程中，确保你的新类别与原创数据集中的原创类别以 1:1 的比例持续训练。这个过程需要防止过拟合，需要根据真实的数据分布来考虑数据。ratio、简单的数据增强策略、水平/垂直翻转、添加噪声等可以在训练过程中随机增加一部分样本（需要实际操作验证是否对您的数据有效）

　　场景 2：您面临的场景没有可以使用的外部数据。一种方法是学习爬虫技术，scrapy各种框架，爬到你需要的数据，相信没有免费的午餐！！！，

　　1) 如果你的场景可以通过合成获得数据，那么这就是考验你想象力的时候了。比如你要做一个字符识别（OCR），你需要考虑各种字体、字体大小、背景、旋转、字体布局等。想了想，开始使用opencv等工具制作数据自己设置，很容易达到你想要的规模。

　　2) 对于复杂的场景，现在看来推荐用GAN来补全。是的，我也面临数据不足的问题。我将尝试合成产品数据。效果好不好还不得而知。欢迎完善参考文献（待填）

　　听上采样、下采样、图像看物体检测相关论文的具体实现。

　　1) 正如SSD模型中提到的，一个好的数据增强方法可以大大提高检测效果。有关详细信息，请参阅：SSD：Single Shot MultiBox Detector

　　其他：

　　zero-shot，low-shot learning，一个非常新的方向，见 FAIR 的论文：Low-shot Visual Recognition by Shrinking and Halucinating Features

　　通用方法:光年SEO日志分析系统使用方法

　　Lightyear SEO日志分析系统是一个网站日志分析工具。光年SEO日志分析系统可以分析IIS和apache文件日志，软件可以有效分析SEO数据。下载使用。

　　特征

　　光年日志分析工具，又称网站日志分析软件，可以分析iis、apache等日志，是站内必备工具。这对于大文件日志也非常强大。

　　这是第一款专为SEO设计的日志分析软件。很多以前的日志分析软件都是顺带分析SEO数据的，而且这个软件分析的每一个指标都是针对SEO设计的，很多分析维度是其他日志分析软件所没有的。

　　光年日志分析工具可以让你看到很多以前看不到的非常有用的数据，可以分析无限大的日志，而且速度非常快。

　　文件地址

　　指示

　　一、下载并打开软件，点击左上角的文件进行添加。

　　二、添加日志文件，点击下一步。

　　三、添加后点击开始分析。