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【深度学习】数据集预处理

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数据集预处理开个坑：
1.各大引擎爬取回来的数据
2.同事们帮我标注的数据
3.imagenet的数据…
4.迭代的badcase数据
它们散落在不同的文件夹下，因此需要一个pipeline来完成数据集管理这件事：

  1. 图片验证 0 size的和损害打不开的删除
  2. 去重处理，各大引擎来的难免重复，去掉
  3. 生成空白类（比如yolov）的空白label
  4. 安自定义比例划分train和test， 特别是迭代的图片，仍然需要把迭代扩充的数据划分进来

先开个坑，朋友们可以在这里蹲续集！大家加油

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