目标检测的数据预处理(前期数据清洗，统计)（可视化持续发掘，持续补充，完善）

最新推荐文章于 2025-01-17 16:37:50 发布
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本文主要介绍了目标检测数据集的预处理步骤，包括数据清洗、图片命名格式统一、检查图片与标签文件数量对应关系、统计图片格式、分辨率及大小分布。此外，还涉及了图像损坏情况的排查，以及通过Python进行文件遍历和重复元素去除。通过统计每个图像的标签数量和种类，进行样本均衡性分析，并针对截断标签进行了筛选。同时，文章提供了针对XML文件的操作，如绘制目标到图像上，以及批量统计各类目标的数量。

 

目录

 

数据清洗

图片统一命名为同一格式的文件。(见这篇)

有多少张图片？（打开数据集文件夹Ctrl+A即可知）（Ubuntu下查看文件夹下文件数量）

整个数据集有多少个object？他们的name分别是什么？是否有truncated？

每一类有多少个标签？各个类别标签数量的统计的可视化

每一个xml文件在对应的图片上画出来

数据清洗

图片统一命名为同一格式的文件。(见这篇)

有多少张图片？（打开数据集文件夹Ctrl+A即可知）（Ubuntu下查看文件夹下文件数量）

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