语义分析中常常遇见的难点

背景的像素占的面积太多，模型会更容易将背景区域识别为主体对象的一部分，从而导致模型的精度下降。这是因为模型会学习到将背景与主体对象分离的特征，如果背景占的面积过多，那么背景与主体对象的特征之间的区别就会变得模糊，导致模型无法准确地分离它们。

另外，如果背景占的面积过多，会导致数据集的类别不平衡，进而影响模型的训练和性能。因为模型可能会倾向于将样本划分为背景类别，而忽略其他类别的特征，导致模型无法充分学习其他类别的特征，从而降低模型的准确率。