此项目为实战项目，希望诸位认真对待。
此仓库仅存储数据以及代码片段 以及发布项目任务
见 项目进度.md
相关资料 不做过多介绍，自行查阅资料，了解机器学习的相关知识以及需要用到的各种工具
这里列出以下几个
1.pycharm：python的IDE，下载社区版即可。
2.opencv：数字图像处理的一个通用库，建议学习。
3.CVAT:数据标注平台，我已搭建，后续图像处理均在此数据标注平台上进行标注。用法见另一专门的文档。
4.paddle：百度出品的人工智能平台，集大成，建议多看多学。百度搜索paddle即可。
5.linux：除windows外的另一大系统，本人较为偏向于在linux系统中训练模型以及处理代码、文件。此系统需认真学习， 学习方法听陆老师的课程即可，实操为主，可安装虚拟机或在windows中安装wsl2虚拟化平台。资料自行百度。
6.vscode：代码编辑器，所有语言的代码都能查看。
7.github：代码托管仓库，在github上可以看到各种机器学习、人工智能的项目，且都可以下载来run一下。国内使用比较慢，建议使用其他工具加速一下🐶.
8.python:基本所有的训练代码都是使用python语言编写，好处自行查找，很重要。
..........
还有很多。不一一列举。有不懂的可以问我，但是先自己好好想一下问题，有一个自己的方法再来探讨。
机器学习的主要步骤大概可以先分为一下几步。
- 准备数据
- 数据处理
- 模型训练
- 推理部署
cvat简介 https://blog.csdn.net/qq_37051001/article/details/126622871
yolov5简介 https://github.com/ultralytics/yolov5
paddle简介 https://www.paddlepaddle.org.cn/