影像技术实战29：图片数据集清洗质量差？损坏、重复、模糊、尺寸异常一站式检测方案一、问题场景：模型效果差，可能不是模型问题，而是数据集太脏在图像分类、目标检测、OCR、人脸识别、商品识别项目中，很多人第一反应是调模型：换 backbone 调学习率 加数据增强 换 loss 调 batch size但真实项目里，效果差经常来自数据本身：1. 图片损坏 2. 图片重复 3. 分辨率太低 4. 模糊图太多 5. 格式混乱 6. 透明图背景异常 7. 训练集和验证集重复 8. 类别目录放错 9. 标注和图片不匹配本文解决的问题：如何构建一个图片数据集清洗工具，对损坏、尺寸异常、模糊和重复进行批量检测，并输出可复查报告？二、工程原则：清洗不是直接删除不要一检测到问题就删除。正确流程：扫描 检测 生成报告 复制 bad 样本 人工复查 再决定删除、修复或保留三、架构设计dataset
