目標檢測——數據清洗的學習筆記

原創 songyuc 2020-03-09 04:37

2 備註

2.1 在競賽中，可以會出現提供的數據不符合測試集分佈的情況

根據百度車道線冠軍的經驗：

數據清洗上，最一開始採用了全部數據訓練，發現loss經常出現不規則的跳動，經過排查，發現road 3存在幾乎一半以上圖像過曝的問題，並且road 3大多在強光下拍攝，不符合測試集的分佈，所以很果斷的捨棄了road 3，分數也提升了0.01左右（好神奇。。。）。

這就說明了，在數據來源不同的情況下，很可能出現訓練集與測試集分佈不一致的情況；

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