【无标题】

项目场景：

提示：这里简述项目相关背景：

DeepLearning中不同形态细胞分割任务。

五类细胞，每类800张，人工标注200张，训练集：验证集：测试集 / 7：2：1

方案1. 综合训练（5类细胞训练集合一）
优点：训练集大，模型比较鲁棒

方案2. 分类训练（5类细胞分别训练独立模型）
优点：简单、或许能学到不同种类细胞的差异

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问题描述

提示：这里描述项目中遇到的问题：

采用方案1，需把所有数据集统一，由于单独数据集中均以数字命名，合并时涉及命名重复问题。

@Override
	public void run() {
		bytes = mmInStream.read(buffer);
		mHandler.obtainMessage(READ_DATA, bytes, -1, buffer).sendToTarget();
	}

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原因分析：

提示：这里填写问题的分析：

标注时应采用细胞类+编号的方式，例如：Basophil_1.jpg

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解决方案：

提示：这里填写该问题的具体解决方案：

批量修改文件名

for /f "delims=-" %i in ('dir *.jpg /b') do move %i Basophil_%i

为.jpg后缀的所有文件添加 “Basophil_” 前缀。