Я работаю с проблемой обнаружения объектов, здесь я использую сверточную нейронную сеть на основе регионов для обнаружения и сегментирования объектов на изображении.
У меня есть 8 объектов для быть сегментированным (Android Значки приложений), 6 из них имеют вариации фона, а остальные 2 будут под белым фоном (stati c).
Я уже взял 200 вариаций каждого объекта и прошел обучение на MaskRCNN, моя модель способна очень хорошо изобразить паттерны для 6 объектов с вариациями. Но на остальных 2 объектах он борется даже на наборе поездов, хотя и точное совпадение.
Q. Если у меня есть n объектов с вариациями и m объектов без вариаций (stati c), нужно ли его передискретизировать? Должен ли я использовать какую-либо другую технику здесь в этом случае?
Здесь на изображении значки в черных ограничивающих прямоугольниках видны для изменения (в зависимости от фона и их положения относительно фона), но значок в зеленом ограничивающем прямоугольнике не будет иметь никакого варианты (всегда на белом фоне)
Я пытался добавить больше изображений, содержащих статические c объекты, но не повезло, кто-нибудь может подсказать, как go справиться с любой такой проблемой? Я не хочу использовать подход скользящего окна (stati c обработка изображений) здесь.