深度学习数据集图片分类

深度学习中，对不同类的数据集图片进行分类，使得训练集、测试集、验证集中含有的图片类别不冲突。例如我手头有一个医学图像处理的数据集，我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所下降，所以需要先进行一次分类。这个程序就是起到这样一个作用。classify.py #读取图片前六位 def sixTop(fileList): sixTopName = list() for name in fileList: sixTopName.append(name[0:6]) return sixTopName #判断前六位数字是否重复，输出次数 def imgRepeat(L): repeatList = [] setList = set(L) flag=True if len(L) != len(setList): flag=False