所有监督学习通用之---数据自动化清洗

最新推荐文章于 2025-04-26 20:31:22 发布
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本文介绍了如何对图像数据集进行自动化清洗，包括统一图片命名、检查图片数量、验证图片与标签对应关系、分析图片分辨率和大小分布，以及处理损坏图片。提供了用于增删改查的全路径列表和排序功能，还涵盖了人为筛选和特定条件下的图片剪切操作。

以是图片的总体统计，适用于 图片分类，目标检测，分割等所有图像算法数据集

图片统一命名为同一格式的文件。(见这篇)

有多少张图片？

（Ubuntu下查看文件夹下文件数量）（打开数据集文件夹Ctrl+A即可知）

#  该py脚本放在 JPEGImages文件夹同目录下
import os
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基于机器学习的数据目录：实现自动化元数据管理
AIGC应用创新大全的博客
08-31 921
对企业：数据是资产，但如果没有元数据（描述数据的数据），资产就是“沉睡的金矿”；对用户：数据分析师想找“2023年Q3的电商销售数据”，却要翻遍10个数据库、50个文件；对IT：手动给每批数据加元数据（比如“存储路径”“数据类型”“所属部门”），每天要花2小时，效率极低。本文聚焦机器学习在自动化元数据管理中的应用，覆盖从“数据采集”到“用户查询”的全流程，帮你理解“智能数据目录”的工作原理。用“图书馆”类比，讲清楚核心概念（数据目录、元数据、机器学习的角色）；拆解核心原理。
多智能体（Multi-Agent）在数据分析领域的应用最佳实践
最新发布
AI天才研究院
05-13 723
多智能体数据分析系统，简单来说，就是由多个具有特定能力的"智能助手"（Agent）组成的协作团队，共同完成数据分析任务的系统。数据清洗专家负责处理原始数据SQL专家负责数据查询统计分析专家负责数学建模可视化专家负责制作图表报告撰写专家负责生成分析报告协调员负责分配任务和整合结果这个团队中的每个成员都专注于自己擅长的领域，通过协作完成整个分析流程。多智能体数据分析系统正是这种思想的技术实现。
数据清理最终实现了自动化
weixin_26713521的博客
09-13 686
自动化测试清理app缓存 苹果 | GOOGLE | 现货 | 其他 (APPLE | GOOGLE | SPOTIFY | OTHERS) Editor’s note: The Towards Data Science podcast’s “Climbing the Data Science Ladder” series is hosted by Jeremie Harris. Jeremie ...
【产品规划】实现一个智能化的数据清洗工具（系列二）
产品经理萝卜
04-25 1437
数据清洗是数据分析过程中最基础的工作，也是最累、最繁琐的部分，不像数据挖掘、数据分析看起来那么光鲜，做起来枯燥乏味。当然，这也与数据清洗工具的自动化程度不高，需要人肉去完成大量的ETL开发工作有极大的关系。为了改善这种局面，可以让ETL工程师减少重复性的编码工作，将更多的精力投入到数据分析当中，更加有效地发挥人的聪明才智，提升数据价值。下面是加入了“智能化”元素的数据清洗流程图。 构建数据质量...
数据清洗的自动化与人工智能
AI天才研究院
12-27 1016
1.背景介绍 数据清洗是数据预处理的重要环节，它涉及到数据的去噪、补全、转换等多种操作，以确保数据的质量和可靠性。随着数据规模的增加，手动进行数据清洗已经无法满足业务需求，因此，数据清洗的自动化变得至关重要。人工智能技术在数据清洗方面的应用，可以帮助我们更有效地进行数据清洗，提高数据质量，降低人工成本。 在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体...
数据清洗的自动化：如何让机器帮你做
AI天才研究院
12-27 1027
1.背景介绍 数据清洗是数据预处理的重要环节，对于机器学习和数据挖掘等领域来说，数据清洗的质量直接影响模型的性能。传统的数据清洗方法依赖于人工，这种方法存在以下问题： 效率低，人工操作成本高。 质量不稳定，人的注意力和精力有限。 难以扩展，随着数据量的增加，人工清洗的难度和时间成本将指数级增加。 为了解决这些问题，研究者们开始关注数据清洗的自动化。数据清洗的自动化主要通过以下方法实现： ...
监督学习里面的数据处理部分
Gfqwy2021
04-28 437
#（1）数据准备 import numpy as np from sklearn import preprocessing data=np.array([[3,-1.5,2,-5.4],[0,4,-0.3,2.1],[1,3.3,-1.9,-4.3]]) #（2）均值移除 data_standardized=preprocessing.scale(data) #均值移除以保证均值为0以此来消除特...
零基础上手Python数据分析 (24)：Scikit-learn 机器学习初步 - 让数据预测未来！
kakaZhui的博客
04-26 1268
在前面的学习中，我们已经掌握了使用 Python、Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 进行数据处理、分析和可视化的全套核心技能。我们学会了如何从数据中提取信息、清洗数据、整合数据、探索数据模式并将其可视化呈现。现在，我们站在了一个新的起点。数据分析不仅在于理解过去和现在，更在于利用数据预测未来、发现隐藏的规律、甚至让机器具备自主学习和决策的能力。这就是机器学习 (Machine Learning, ML)的魅力所在。机器学习：数据分析的延伸与升华机器学习。
精选资源
数据科学最常用流程CRISP-DM，终于有人讲明白了
01-27
6. **部署**：最后，成功的模型会被部署到生产环境中，用于实际业务决策或自动化流程。这一阶段还包括监控模型的性能，确保其在真实世界数据中的持续有效性。 CRISP-DM流程的灵活性允许数据科学家在不同阶段之间...
目标检测——数据清洗的学习笔记
墨门
03-08 1923
2 备注 2.1 在竞赛中，可以会出现提供的数据不符合测试集分布的情况 根据百度车道线冠军的经验： 数据清洗上，最一开始采用了全部数据训练，发现loss经常出现不规则的跳动，经过排查，发现road 3存在几乎一半以上图像过曝的问题，并且road 3大多在强光下拍摄，不符合测试集的分布，所以很果断的舍弃了road 3，分数也提升了0.01左右（好神奇。。。）。 这就说明了，在数据来源不同...
人工智能技术在数据清洗方面的应用
大模型工程师老蓝的博客
03-14 1223
数据清洗是数据预处理的重要环节，它涉及到数据的去噪、补全、转换等多种操作，以确保数据的质量和可靠性。随着数据规模的增加，手动进行数据清洗已经无法满足业务需求，因此，数据清洗的自动化变得至关重要。人工智能技术在数据清洗方面的应用，可以帮助我们更有效地进行数据清洗，提高数据质量，降低人工成本。
【工具包】目标检测label-image剔错去重等清洗工具包
菜鸡AI
04-30 713
目标检测数据清洗很重要，磨到不误砍材工，使用工具包把数据清洗好了，其实也就解决了，目标检测训练时候数据加载part 报错的90%了
Python 目标检测 数据清洗与标注 常用程序记录
q742971636的博客
02-08 1694
1 、 为一个文件夹的图片改变文件名称 import os prefix = input("前缀\n") startNumber = input("开始的数字\n") father = r"D:\Desktop\jinggai\jinggai3" for k, fileName in enumerate(os.listdir(father), int(startNumber)): if fileName.endswith("jpg"): os.rename(os.path.jo
深度学习目标检测常用工具型代码：对训练数据的trainval.txt进行数据清洗
Snoopy_Dream
04-25 1646
这个用于ODAI（航空数据目标检测）比赛当中，这个数据集像素大小从800*800-4000*4000不等，所以需要进行原始数据的裁剪，在裁剪过后有一部分数据里面什么目标都没有，要把这一部分去除，使得高效训练！#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- # -----------------------------------------------...
目标检测脚本之coco 关键点数据集清洗
会飞的蜗牛
01-03 803
用于清洗coco关键点数据，根据关键点位置过滤类似平躺、翻转之类的行人数据
数据清洗（Data Cleansing）
热门推荐
meimei169500的博客
05-14 1万+
数据清洗（Data Cleansing）是指对数据进行处理和纠错，以去除或修复数据集中存在的错误、不致、不完整和冗余的数据，从而使数据更加准确、可靠和有用。数据清洗是数据处理和数据分析中一个非常重要的步骤，它可以帮助我们提高数据的质量，从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。数据清洗是一个重要的过程，它可以帮助我们提高数据的质量，从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。在实际应用中，我们可以使用一些工具和技术来实现数据清洗，例如 Pandas、NumPy 和 OpenRefine 等。通过数据清洗，
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）
TEDDY的博客
03-12 2140
数据清洗 图片统一命名为同一格式的文件。 有多少张图片？（打开数据集文件夹Ctrl+A即可知） 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？所有类别的可视化 参考： Python对目标检测数据集xml文件操作（统计目标种类、数量、面积、比例等&修改目标名字，如： 图例分析，每一例的分析。 https://blog....
基于YoloV5+目标追踪算法的越界识别项目——从数据清洗到边缘设备部署，全面掌握项目流程
m0_54361461的博客
10-31 1772
对于很多算法初学者而言，很多困惑于“一个项目该如何落地”，“没有GPU的情况下如何去训练模型”，“如何看到模型训练后在边缘设备上的效果”等问题。而本次训练营全程“硬菜”，保姆式教学，以“基于YoloV5+目标追踪算法的越界识别项目”，图文并茂讲述了如何从开始的数据清洗到边缘设备部署。所谓“实践出真知”，“工欲善其事，必先利其器”，本次活动让人享受到了学习算法的快乐，了解了算法开发中会用到哪些工具，如何去做项目，简直是初学者的福音。
机器学习系列——（五）数据清洗
飞影铠甲的博客
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掌握Scikit-learn：回归模型构建与数据可视化教程
7. 使用Scikit-learn的管道(Pipeline)：为了自动化和简化数据预处理和模型训练的流程，Scikit-learn提供了管道机制。通过管道，可以将数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，使得整个工作流程更加清晰和高效。 通过...
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