目标检测算法——将数据集划分为训练集和验证集

目标检测算法用于将数据集划分为训练集和验证集。在这个例子中，引用中的数据集包含了10,000张飞机图像，其中分为3334个训练图像、3333个验证图像和3333个测试图像。这个数据集是加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集之一，也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集之一。另外，引用中的衣服数据集总共收集了20种衣服的5,000张图像，其中使用了三种不同的方式来收集数据集，并使用了简单的神经网络纠正了标签错误。因此，目标检测算法可以根据需要将数据集划分为训练集和验证集，以便用于模型的训练和验证。