# 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 |
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|    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)  |