オブジェクトを検出するトレーニングディープラーニングモデルの場合、トレーニングデータのかなりの部分をオブジェクトのない背景画像にすることをお勧めします。通常、データセットの約50〜70％です。これのいくつかの主な理由：

 - 大量の背景データを使用すると、モデルが背景シーンのパターンを学習し、「通常」のパターンを理解するのに役立つため、異常（オブジェクト）をよりよく検出できます。Liu et alのような研究。（2016）は、背景データを増やすことにより、検出精度の改善を示しています。
 - クラスの不均衡は問題であり、背景の例が少なすぎると、モデルが常にオブジェクトを予測し、誤った陽性率が高いことに偏っている可能性があります。
 - 背景データは、オブジェクトとその周囲の相対的なスケールを理解するためのモデルが有用なコンテキストを提供します。

したがって、全体として、正確な割合はデータセットのサイズや複雑さなどの要因に基づいて異なりますが、背景画像のかなりの部分（過半数）が推奨されます。経験豊富なデータサイエンティストとして、比率を試して、特定のアプリケーションとデータセットのトレードオフを評価したいと思うでしょう。
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.