问题描述：
深度学习目标检测训练集、验证集、测试集各占比例一般是多少？
问题解答：
划分深度学习目标检测的训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）的比例没有固定的标准，具体的选择取决于数据集的规模、任务的复杂度以及可用的数据量。然而，一些常见的比例是：
训练集（Training Set）： 通常占总体数据的大部分，一般在80% 左右。更大的训练集有助于模型更好地学习任务的特征和模式。
验证集（Validation Set）： 一般在10%左右。验证集用于调整模型的超参数，以及监测模型是否过拟合或者欠拟合。它在训练过程中没有直接参与参数的更新。
测试集（Test Set）： 余下的部分，即10%左右。测试集用于评估训练好的模型在未见过的数据上的性能。它在整个模型开发和调整的过程中都不应该被用于训练或验证。
总体来说，这些比例可以根据具体情况进行微调。如果数据量较小，可以考虑增加验证集和测试集的比例，以确保更准确的模型评估。在大规模数据集的情况下，可以适度减小验证集和测试集的比例，以提高训练集的规模。重要的是要确保所有集合都能够充分覆盖数据的不同方面，以保证模型在各种情况下的泛化能力。