目标分类基本框架

数据准备

现有数据集的子集，网络采集，现有数据人工标注

数据扩充

原始数据切割，噪声颜色等像素变化，旋转平移

数据规范

均值处理；归一化；大小调整

模型设计

模型的设计首先要明确模型的最终实现目标，根据目标可以分为分类模型。分类+回归模型以及多目标模型

任务分类

分类：表情分类，人群分类
分类+回归：表情+程度，种类+信心，什么人+人数
多目标分类：面部行为，群体行为，车流预测

局部更改

训练细节