Overlapped 50 50

Overlapped 50-50 是一种计算机视觉领域的数据集划分方法，旨在通过将训练集和测试集中的样本重叠比例设定为50%，确保模型在评估时能够面对部分已见过的数据和完全未见过的数据。该方法的目标是提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其在实际应用中更稳定可靠。Overlapped 50-50 在图像识别、目标检测等任务中具有重要应用价值，有助于更真实地模拟现实场景中的数据分布情况。