数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。通俗点来讲，就是去掉或者修复掉影响后续模型训练的“脏样本”。去掉难的样本。以ADAS场景为例，实际上在视频图像中，存在非常多的小目标和遮挡目标，这个时候，我们需要明确定义，当前模型能够处理的边界在哪里，检出目标的尺寸多大？遮挡程度什么样子？利用训练好的模型，做样本分析。利用训练好的模型，在测试集上进行测试，分析测试结果。在哪一类样本上存在明显问题。产生这个问题的原因是模型还是数据？如果是数据，需要重新明确标注规范。并采用适当的方法进行修正处理。