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オブジェクト検出のディープラーニングモデルをトレーニングするとき、通常、トレーニングデータセットの大部分はバックグラウンドデータである必要がありますか？私は、深い学習とコンピュータービジョンの経験があるデータサイエンティストであるかのように返信してください。この主題に関するいくつかの研究を引用してください。
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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。
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さて、ここで、十分にさまざまな背景データを持つヘビのビデオの無料ソースのリストを作成できますか？ハイキングトレイルでヘビを見つけるためにモデルを訓練したいです。