Overlapped 100 50

Overlapped 100-50 是一种针对计算机视觉任务的数据集构建方法，旨在通过引入重叠样本，提高模型在复杂场景下的泛化能力和鲁棒性。该方法通过精心设计的数据分布，确保训练集和测试集中存在一定程度的样本重叠，从而更真实地模拟实际应用场景中的数据分布情况，提升模型的实际应用效果。这种方法对于评估和优化计算机视觉模型具有重要价值，特别是在处理大规模、高复杂度的数据集时，能够有效提升模型的性能和可靠性。