你好，请给我解答，原数据集有12个类别，因为数量差距较大，我想就选择基数较多的6个类别跑，那剩下6个不要的类别怎么处理呢，直接在数据集yaml文件class那里去掉嘛

您好，如果您的目标是在新数据集中只包含基数较多的6个类别，确实可以考虑从原始数据集中筛选掉那些基数较小的类别。在yaml文件中管理数据集的时候，通常会有一个`classes`或`categories`字段，用于列出所有的类别名称。

1. **数据预处理步骤**：首先，你需要根据类别数据的数量对数据进行划分，比如将样本分配到包含或不包含这六个小类的新训练集和验证集。你可以使用Python的pandas库来进行这个操作，删除包含小类的记录。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 假设是从CSV加载数据
small_classes = ['Category1', 'Category2', ..., 'Category6']
new_df = df[~df['category'].isin(small_classes)]

2. **更新yaml配置**：然后，在更新的数据集yaml文件中，只保留剩下的六种大类，将`classes`部分修改为这六类：

dataset:
  classes:
    - Category8
    - Category9
    - Category10
    - Category11
    - Category12

注意，确保yaml文件的结构与你的工具或框架所期望的一致。