For training object detection deep learning models, it is generally recommended to have a sizable portion of the training data be background images without objects - typically around 50-70% of the dataset. Some key reasons for this:

- Having a large amount of background data helps the model learn the patterns of background scenes and understand what is "normal", so it can better detect anomalies (objects). Studies like Liu et al. (2016) have shown improvements in detection accuracy by increasing background data.
- Class imbalance is an issue, and having too few background examples could cause the model to be biased towards always predicting objects and having high false positive rates.
- Background data provides useful context for the model to understand the relative scale of objects and their surroundings.

So overall, while the exact percentage will vary based on factors like dataset size and complexity, having a significant portion (majority) of background images is recommended. As an experienced data scientist, you would likely want to experiment with the ratios and evaluate the trade-offs for your particular application and dataset.
สำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกการตรวจจับวัตถุการฝึก โดยทั่วไปแนะนำให้มีส่วนขนาดใหญ่ของข้อมูลการฝึกเป็นภาพพื้นหลังโดยไม่มีวัตถุ - โดยทั่วไปจะอยู่ที่ประมาณ 50-70% ของชุดข้อมูล เหตุผลสำคัญบางประการสำหรับสิ่งนี้: - การมีข้อมูลพื้นหลังจำนวนมากช่วยให้โมเดลเรียนรู้รูปแบบของฉากพื้นหลังและทำความเข้าใจว่าอะไรคือ "ปกติ" เพื่อให้สามารถตรวจจับความผิดปกติ (วัตถุ) ได้ดีขึ้น การศึกษาเช่น Liu และคณะ (2016) ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับโดยการเพิ่มข้อมูลพื้นหลัง - ความไม่สมดุลของคลาสเป็นปัญหา และการการมีตัวอย่างพื้นหลังน้อยเกินไปอาจทำให้แบบจำลองมีอคติต่อการทำนายวัตถุอยู่เสมอและมีอัตราผลบวกลวงสูง - ข้อมูลความเป็นมาให้บริบทที่เป็นประโยชน์สำหรับแบบจำลองในการทำความเข้าใจขนาดสัมพัทธ์ของวัตถุและสภาพแวดล้อม โดยรวมแล้ว แม้ว่าเปอร์เซ็นต์ที่แน่นอนจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดชุดข้อมูลและความซับซ้อน แต่ขอแนะนำให้มีภาพพื้นหลังในสัดส่วนที่มีนัยสำคัญ (ส่วนใหญ่) ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ คุณอาจต้องการทดสอบอัตราส่วนและประเมินข้อดีข้อเสียสำหรับแอปพลิเคชันและชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence