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  • 深度学习是靠数据学习的。这个文章只是一个示例,其实不代表真实场景下只需要这些数据量就够了。我觉得主要从这么几点去考虑吧
    1. 数据是否同分布。基本上所有的数据学习都要考虑这一点,也就是训练集合测试机图片中的检测任务所在的背景是否一致或者相似。
    2. 数据背景如果不一致,那就只能扩充数据量。越多的人工 = 越多的智能。。这句话毕竟不是白说的,数据量的增加 才能不断增强模型的泛化能力

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