数据量：从“基础口粮”到“营养强化”

图像识别模型的数据需求因任务复杂度而异。简单二分类任务（如“狗与非狗”）可能仅需数百张标注图片即可启动训练，但针对单一品种狗的精细识别，通常需要数千张图片构建基础数据集。例如，工业巡检场景中，基础设备状态识别需覆盖3000小时正常工况与500小时故障样本，复杂动态工况则需额外增加20%―50%数据量以应对环境干扰。

数据质量：拒绝“劣质饲料”的生存法则

低质量数据如同变质饲料，会直接损害模型健康。在比利时INVE Aquaculture公司开发的SnappArt活饲料计数系统中，研究人员通过制定统一的活饲料发育阶段定义，并采用标准化样品制备方法，仅用数百张稳健图像便实现了98%以上的识别准确率。这一案例印证了数据质量的优先级：清晰无噪的图像、覆盖不同光照/角度/背景的多样性样本，以及避免错误标注的严谨性，是构建高效模型的前提。

数据增强：用“技术添加剂”提升饲料利用率

当原始数据不足时，数据增强技术成为关键“营养补充剂”。通过旋转、翻转、裁剪、亮度调整等操作，可将有限数据扩展为数千张虚拟样本。例如，在训练肉兔剩余饲料重量估测模型时，研究人员利用改进的Mask RCNN网络，结合自适应点细分方法，从少量图像中提取出高精度特征，最终实现0.987的平均精确度。

平衡与迭代：动态调整的“喂养策略”

模型训练如同动物生长，需根据阶段动态调整“饲料”配比。初期可用少量数据验证可行性，随后通过自动化标注工具扩展数据集，最终建立数据闭环实现持续优化。