Menu
图像质量检测 - 自动发现模糊、曝光、低信息量等问题图片
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
音频文本时序对齐 - DTW实现长音频与文本的自动化时序映射
任意模态对齐 - 文本、图像、音视频任意复合模态数据对齐与重构
ASR数据清洗 - 语种识别与异常字符正规化
音素级强制对齐 - 多语种音素级对齐，支持TTS微调
自动化置信学习 - 自动发现并修正跨模态数据集中的标注错误
工业级标注系统 - 集成深度学习模型的自动标注
| name | cleanvision |
| description | 图像质量检测 - 自动发现模糊、曝光、低信息量等问题图片 |
| category | quality |
| emoji | 🔍 |
| github_url | https://github.com/facebookresearch/CleanVision |
| triggers | ["图像质量","检测模糊","图片检测","异常图片","cleanvision","质量审计"] |
| inputs | ["directory","json","parquet"] |
| outputs | ["json","csv"] |
| use_cases | ["图像质量审计","异常样本检测","数据清洗"] |
图像质量检测工具，自动发现模糊、曝光、低信息量等问题图片。
pip install -r requirements.txt
# 或使用CLI
autodata skill install cleanvision
# 基本检测
autodata cleanvision ./images -o output/
# 指定检测类型
autodata cleanvision ./images -o output/ --checks blurry,low_information
# 输出CSV
autodata cleanvision ./images -o output/ --format csv
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--checks | 检测类型: blurry,odd_aspect_ratio,low_information,exact_duplicates,near_duplicates,grayscale | 全部 |
--format | 输出格式: json/csv | json |