Thanks for the clarification. Based on your description of looking for guidance as an experienced data scientist, here are some key points on object detection training data composition:

- Having a sizable portion (30-50% according to studies) of background images is important for training the detector to properly classify non-objects and avoid false positives. The exact ratio will depend on factors like dataset size and scene complexity.
- However, the majority of the data should be object images, since the detector must learn positive examples well. A 60-70%+ portion of object images is common.
- The optimal ratio will vary for different use cases and datasets. More complex backgrounds or small datasets may call for a higher background percentage. Testing different ratios on a hold-out set is recommended to determine what works best for your scenario.
- Data augmentation techniques like cropping, flipping, and rotating can also help vary training data and reduce need for as high a percentage of background images.

Does this help summarize the key considerations? Let me know if you would like elaboration on any of the points or have additional questions.
ขอขอบคุณสำหรับการชี้แจง. จากคำอธิบายของคุณเกี่ยวกับการมองหาคำแนะนำในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญบางประการเกี่ยวกับองค์ประกอบข้อมูลการฝึกอบรมการตรวจจับวัตถุ: - การมีภาพพื้นหลังในสัดส่วนที่พอเหมาะ (30-50% ตามการศึกษา) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกเครื่องตรวจจับให้ จำแนกประเภทที่ไม่ใช่วัตถุอย่างเหมาะสมและหลีกเลี่ยงผลบวกลวง อัตราส่วนที่แน่นอนจะขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดชุดข้อมูลและความซับซ้อนของฉาก - อย่างไรก็ตาม ข้อมูลส่วนใหญ่ควรเป็นรูปภาพวัตถุ เนื่องจากตัวตรวจจับจะต้องเรียนรู้ตัวอย่างเชิงบวกอย่างดี ส่วนของรูปภาพออบเจ็กต์ประมาณ 60-70%+ เป็นเรื่องปกติ - อัตราส่วนที่เหมาะสมจะแตกต่างกันไปตามกรณีการใช้งานและชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน พื้นหลังที่ซับซ้อนมากขึ้นหรือชุดข้อมูลขนาดเล็กอาจต้องใช้เปอร์เซ็นต์พื้นหลังที่สูงขึ้น แนะนำให้ทดสอบอัตราส่วนที่แตกต่างกันในชุดการระงับเพื่อพิจารณาว่าอัตราส่วนใดดีที่สุดสำหรับสถานการณ์ของคุณ - เทคนิคการเพิ่มข้อมูล เช่น การครอบตัด การพลิก และการหมุน ยังช่วยให้ข้อมูลการฝึกแตกต่างกัน และลดความจำเป็นในการใช้ภาพพื้นหลังในเปอร์เซ็นต์ที่สูง สิ่งนี้ช่วยสรุปข้อควรพิจารณาที่สำคัญหรือไม่ โปรดแจ้งให้เราทราบหากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมในประเด็นใดๆ หรือมีคำถามเพิ่มเติม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence