上面这个截图主要是为了说明如何使用小型数据集，可能网络设计、数据集丰富性上还不够完善，后面在实际工程中使用时，还需要根据需要增加部分场景的训练素材（同样，少量即可）。
数据集的‘数量’和‘质量’
深度学习中的数据集不仅对数量有要求，对质量同样有要求。数量一般是越大越好，同样要求样本标注准确，比如目标检测数据集，要求标注的矩形方框大小、位置都要尽量合理，能完整将目标包含进来，同样数据集应该尽可能包含各种场景，也就是数据集的丰富性要高，就是前面提到的“见多识广”。对于监督学习而言，主要是通过训练素材得到X->Y的映射关系，如果你给出的训练样本本身不具备X->Y的映射关系，或者说这种映射关系没有任何规律、甚至掺杂了很多错误映射关系，那么数据集在怎么大，都没有什么用处，因为你这是在愚弄神经网络，会把它整懵逼了，最后得不偿失。对于深度学习来讲，数据集的数量、质量都同等重要。