目标检测——数据清洗的学习笔记
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...
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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，在数据来源不同的情况下，很可能出现训练集与测试集分布不一致的情况；
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