外觀檢測中的深度學習訓練數(shù)據(jù)的獲取可以通過以下幾個途徑：

1. 使用公共數(shù)據(jù)集：例如ImageNet、COCO等，這些數(shù)據(jù)集已經(jīng)被標注好了，可以直接下載使用。公共數(shù)據(jù)集是獲取訓練數(shù)據(jù)的便捷方式，尤其適合初學者和快速原型開發(fā)。

2. 自己收集數(shù)據(jù)：如果需要的訓練數(shù)據(jù)集比較特殊或公共數(shù)據(jù)集無法滿足需求，可以自己收集數(shù)據(jù)。例如，通過爬蟲程序從相關網(wǎng)站上獲取圖像數(shù)據(jù)，或者利用專業(yè)的數(shù)據(jù)收集工具和設備進行數(shù)據(jù)采集。自己收集數(shù)據(jù)可以確保數(shù)據(jù)的針對性和準確性，但需要投入較多的時間和精力。

3. 合作伙伴提供數(shù)據(jù)：如果有合作伙伴可以提供相關的數(shù)據(jù)，可以與其合作獲取數(shù)據(jù)。這種方式可以節(jié)省數(shù)據(jù)收集的時間和成本，但需要確保合作伙伴的數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)隱私保護。

4. 購買數(shù)據(jù)：有些平臺提供數(shù)據(jù)交易服務，可以購買需要的訓練數(shù)據(jù)。購買數(shù)據(jù)是一種快速獲取大量高質量數(shù)據(jù)的方式，但需要注意數(shù)據(jù)的合法性和數(shù)據(jù)隱私保護問題。

在獲取訓練數(shù)據(jù)時，需要遵守相關法律法規(guī)和數(shù)據(jù)隱私保護政策，確保數(shù)據(jù)的合法性和安全性。對于收集到的數(shù)據(jù)，還需要進行清洗、標注和預處理等工作，以滿足深度學習模型訓練的需求。