CNNベースの顔検出器を使用した顔のようなパターンの検出

Question

私はWIDERの顔データセットでトレーニングされたCNNベースのオブジェクト検出器を持っています。与えられた画像内の人間の顔をうまく検出することができます。

今、私は雲や家などで抽象的な顔やミニマリストの顔パターンを検出しようとしていますが、成功しません。

最初は、ニューラルネットワークベースのオブジェクト検出器が何らかの形で一般化すると思っていました。このようなパターンを検出するために検出しきい値を下げることはできましたが、このような仕組みは機能しませんでした。

この問題を解決するために、このようなトレーニングの例（顔のようなパターン）を収集し、ラベルを付ける以外の方法はありますか？

Answer 1

上記の問題は広すぎます。あなたは「最小限の[顔]パターン」に対してどんな効果や基準を持っていますか？顔を定義するもの - ある特定の空間的関係にある特定の機能フィーチャとリレーションシップを記述するための適切な出発点を決定する必要があります。

あなたは1つの実験で十分に認識限界を緩和しましたが、あなたの訓練モデルにはあなたの基準とは異なる基準があることがわかりました。

条件を決定することをお勧めします。明確な基準を提出できない場合は、特定の例を収集してラベルを付ける必要があります。 にを指定しても、これを行う必要があるかもしれませんが、これらのスペックを持つと、より小さく明確なトレーニングケースにつながる可能性があります。

独自の認識方法を記述してモデルコードに含めることもできます。