1、针对label有错误的数据，可以在模型训练到一半，明显收敛的时候。可以使用模型的结果和label作比较，如果相似（假设值检测模型，假如iou大于某个阈值）那么就按照原始label，如果不相似就按照模型的结果做label（因为深度学习模型本质上是一个统计模型，学习统计了大部分的label），这样可以将一些不正确的label筛掉。