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监督学习通常需要非常大量的注释数据，并且训练算法的性能直接取决于训练样本的质量。质量最重要的方面是使用代表算法实际应用的所有潜在输入的数据集。对于物体检测，开发人员必须使用各种图像、不同的物体示例以及包括物体位置、比例、光照、背景和干扰在内的条件来训练算法。只有当训练数据代表计划的用例时，完成的分析应用程序才能够在处理训练阶段未使用的新数据时产生准确的预测。
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