# 数据准备 数据对于深度学习开发起到了至关重要的作用，数据采集和标注的质量是提升业务模型效果的重要因素。本文档主要介绍PaddleDetection中如何进行数据准备，包括采集高质量数据方法，覆盖多场景类型，提升模型泛化能力；以及各类任务数据标注工具和方法，并在PaddleDetection下使用 ## 数据采集 ## 数据标注及格式说明 | 任务类型 | 数据标注 | 数据格式说明 | |:--------:| :--------:|:--------:| | 目标检测 | [文档链接](DetAnnoTools.md) | [文档链接](PrepareDetDataSet.md) | | 关键点检测 | [文档链接](KeyPointAnnoTools.md) | [文档链接](PrepareKeypointDataSet.md) |
| 多目标跟踪 | [文档链接](MOTAnnoTools.md) | [文档链接](PrepareMOTDataSet.md) |
