做下数据预处理，把需要的数据集分离出来

应该说是把需要的标注分离出来

好的谢谢  我按照这个思路试试

不错不错

如果只是deploy/infer预测的时候，可以修改下源代码写个逻辑，如果匹配到某个特定标签，如何如何，如果是不需要的，略过

这里有个类似的例子供参考，比如在树莓派部署安全帽检测模型的时候：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1209733

做了一个判断逻辑（C++）

for (int i = 0; i < results.size(); i++) {
        printf("[%d] %s - %f %f,%f,%f,%f\n", i, results[i].class_name.c_str(),
            results[i].score, results[i].left, results[i].top, results[i].right,
            results[i].bottom);
        // 增加一个判断，如果检测到目标，发出报警、保存截图
        if (results[i].class_name == "head") {
            // 触发报警
            warn();
            std::time_t t = std::time(0);
            // 这里是用时间戳存储保存的图片，保证有序，还可以继续优化
            sprintf(saveName, "/home/pi/Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/object_detection_demo/output/%ld.jpg", t);
            cv::imwrite(saveName, output_image);
        }
    }

如果是在训练的时候，只指定其中几个，感觉要对标注文件进行修改了

可以参考这个项目

飞桨2.0 PaddleDetection：瓶装酒瑕疵检测迁移学习教程

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/250844

数据清洗章节，这里处理了背景类的标注

其实就是对json文件进行解析，然后修改

如果是VOC格式，要么就是一个个标注文件遍历过去改；要么就是先转成json格式再改

回来看到了回复   提供了很多思路  感谢

坑姐厉害呀！！！！！会写C++