外观检测中的深度学习训练数据的获取可以通过以下几个途径：
1. 使用公共数据集：例如ImageNet、COCO等，这些数据集已经被标注好了，可以直接下载使用。公共数据集是获取训练数据的便捷方式，尤其适合初学者和快速原型开发。
2. 自己收集数据：如果需要的训练数据集比较特殊或公共数据集无法满足需求，可以自己收集数据。例如，通过爬虫程序从相关网站上获取图像数据，或者利用专业的数据收集工具和设备进行数据采集。自己收集数据可以确保数据的针对性和准确性，但需要投入较多的时间和精力。
3. 合作伙伴提供数据：如果有合作伙伴可以提供相关的数据，可以与其合作获取数据。这种方式可以节省数据收集的时间和成本，但需要确保合作伙伴的数据质量和数据隐私保护。
4. 购买数据：有些平台提供数据交易服务，可以购买需要的训练数据。购买数据是一种快速获取大量高质量数据的方式，但需要注意数据的合法性和数据隐私保护问题。
在获取训练数据时，需要遵守相关法律法规和数据隐私保护政策，确保数据的合法性和安全性。对于收集到的数据，还需要进行清洗、标注和预处理等工作，以满足深度学习模型训练的需求。
