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【工具包】目标检测Label类别和Boundingbox分析统计工具包

文章目录

  • 引言
  • 实战篇

引言

上篇工具包，主要是
特征工程：清洗数据
【工具包】目标检测label-image剔错去重等清洗工具包
所以这次主题是
特征理解：我的数据集里有什么

不少刚入门小伙伴去参加kaggle比赛，拿着V100的集群外加大模型一顿操作猛如虎，但是分却上不去，甚至还不如某某大神分享出来的baseline？为什么？

因为不管是目标检测也好其他有监督的机器学习（深度学习）也好，只要是用有监督的label来引导学习模型参数，那么这一步都是通用而且重要的。只有做好了训练集的特征工程分析，label分析统计，打好基础后再考虑模型backbone、损失函数等才有意义。

实战篇

2.1 具体类别分析统计

在这里插入代码片
import os
import xml.etree.ElementTree as

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