如果要添加纯背景图片作为训练数据，可以将其作为一个额外的类别。在标签数据中，可以将纯背景图片的类别标记为特定的类别，比如"background"。标注数据的格式可以按照以下方式进行修改：

image_width image_height

bbox_x1 bbox_y1 bbox_x2 bbox_y2 class_label (*5)

其中，class_label为图片中物体的类别标签，对于纯背景图片，可以将其标记为"background"。这样，在训练模型时，模型就能够学习到将纯背景图片与其他物体进行区分。

在模型训练过程中，添加纯背景图片是一个常见的实践。这可以帮助模型学习处理背景信息，并提高其对背景的识别能力。

要将纯背景图片添加到标签数据中，您可以采取以下几种方法：

1. 添加额外的类别：您可以为纯背景图片创建一个额外的类别，例如"background"或"no_object"。然后，将这些纯背景图片与其他类别的图像一起标记，并在标签数据中将它们与相应的类别标签关联起来。

2. 使用特殊标记：您可以使用特殊的标记或标签来表示纯背景图片。例如，您可以为纯背景图片分配一个特定的类别索引，如-1或0，以区分其他类别。

3. 数据增强技术：除了直接添加纯背景图片，您还可以通过数据增强技术模拟背景。例如，您可以使用随机裁剪、模糊化、加噪声等技术在已有的标签图像中生成类似于纯背景的样本。

具体选择哪种方法取决于您的数据集和训练任务的需求。在编写标签数据时，您需要确保正确地将纯背景图片与相应的标签关联起来。通常，标签数据应该包含图像路径或ID以及对应的类别标签。

如果您想要在训练数据中添加纯背景图片，可以考虑将其标注为一个全局的背景类别。在这种情况下，您需要将标注格式稍作修改，以便将背景类别添加到标注中。

一种常见的做法是将背景类别标注为编号为0的类别。在这种情况下，标注格式可以如下所示：

apache
Copy
image_width image_height
num_boxes
class_id_1 bbox_x1 bbox_y1 bbox_x2 bbox_y2 (5)
class_id_2 bbox_x1 bbox_y1 bbox_x2 bbox_y2 (5)
...
class_id_N bbox_x1 bbox_y1 bbox_x2 bbox_y2 (*5)
其中，第一行表示图像的宽度和高度；第二行表示图像中物体的数量（包括背景）；接下来的每一行表示一个物体的标注信息，其中 class_id 表示物体所属的类别编号（注意，背景类别编号为0），bbox_x1、bbox_y1、bbox_x2 和 bbox_y2 表示物体的边界框坐标。

在训练时，您可以将所有背景类别的标注都设置为0，以便将它们识别为背景。除此之外，您还需要在模型中将背景类别的特征区分出来，以便在预测时能够正确地将背景和前景分开。

需要注意的是，如果您的数据集中包含很多纯背景图片，那么它们可能会对模型的训练造成一定的干扰，因为它们并没有提供太多有用的信息

一张训练图片中，非目标区域外的都属于背景，正负target中，负target实际上是远多于正target的。所以添加纯背景图片应该意义不大吧？