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在做深度学习的目标检测中，我们在测试好数据集后，可以用批量检查两个数据文件下面的标签文件，看看他们的行数是否一致，这样可以判断是否有漏检的情况，就不用一张张图片去看了。
对比两个标签文件的行数，可以发现有没有漏检。（对比的是打标的和训练后的标签）
代码如下：
#coding=utf-8
import os, glob
import numpy as np
path1 = 'temp//1//'
path2 = 'temp//2//'
file_one_list = glob.glob(path1 + "*.txt")
file_two_list = glob.glob(path2 + "*.txt")
print(len(file_one_list))
for item in (file_one_list):
base_name = os.path.basename(item)
with open(item,'r') as f:
lines_one=f.readlines()
cur_file_path = os.path.join(path2, base_name)
if os.path.exists(cur_file_path):
with open(cur_file_path,'r') as f:
lines_two=f.readlines()
if len(lines_one)!=len(lines_two):
print("检测框不对应:",base_name)
else:
print("不在在文件",base_name)
总结
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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