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先说一些自己，自己到现在从事目标检测、语义分割也有一段时间了，数据集采集和标注其实是摆在所有深度学习开发人员第一个问题，因为这些都是比较消耗时间和成本的。而且数据集对于我们要训练的模型定义了一个天花板。而且许多对深度学习不算了解的人，可能会忽视这个环节的重要性
概要
数据集对深度学习以及机器学习的重要性，这里就不言而喻了。不过我们在实际工作中往往更看重模型结构设计，而忽略数据集的设计。
FiftyOne 提供对数据集的可视化的功能，让你可以快速地数据集有一个全面的了解，从提供机器学习工作流程。
提升模型性能主要由两个方面来提升，一个模型本身，难度比较大，第二个就是数据，对于一个好的数据集是可以推动提升模型的准确度的。
核心功能
学习策略
机器学习工程，使用 fiftyOne 的主要作用功能更容易导入和操作数据集。
评估模型
通过使用 fiftyOne 对于机器学习模型，在实际中，
可视化嵌入
可以分析你的数据和模型，也就是将数据嵌入到一个低维空间，通过降维方式来可视化数据，挖掘出一下一些样本之间差异性，
支持地理信息显式
许多数据集都有位置元数据，但基于位置的数据集的可视化，如果我们想要空间维度来观察这些数据分布，无需在云上来观察这些数据，fiftyOne 支持在本地来基于数据集元数据来可视化
自动发现标注错误
一直一来我们都可以将数据看做模型天花板，标注错误可能数据，给模型带来的伤害可想而知。然而通过人工去搜索数据对于大型数据集来说显然是不可行的。fiftyOne 提供自动识别数据集中可能的标注错误。这个功能还是让人毕竟惊叹，也给自己
移除重复图像
在模型训练过程中，在特定数据上进行训练时，删除重复或比较接近的图像，并从原始数据提供多样化的训练数据集
