6.2 数据预处理与模型选择

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6.2 数据预处理与模型选择 6.2 数据预处理与模型选择在图像分割实战项目中，数据预处理和模型选择是至关重要的环节，直接影响着最终分割效果的优劣。本节将深入探讨这两个方面，为读者提供详细的指导。 6.2.1 数据预处理数据预处理的目的是提高数据质量，使其更适合模型训练，从而提升模型的性能和泛化能力。常见的图像分割数据预处理步骤包括数据清洗、数据增强和数据标准化。 6.2.1.1 数据清洗数据清洗旨在消除数据集中的噪声、异常值和错误标注，确保数据的准确性和一致性。检查和修正标注错误：人工检查图像及其对应的分割掩码，纠正像素级别的标注错误。可以使用图像编辑软件或专门的标注工具进行修正。去除重复或损坏的图像：识别并删除重复的图像，以及由于文件损坏等原因无法正常读取的图像。