Используйте обученную нейронную сеть с изображениями, показывающими более широкий окружающий контекст

Question

Модель обучена, она надежно распознает собак от кошек по крошечным рисункам, подобным следующему:

Все эти изображения в значительной степени всегда центрированы на кошке / собаке, а кошка / собака занимает практически всю рамку изображения. Дополнительного окружающего контекста практически нет, что позволяет сети тренироваться очень эффективно.

Следующим шагом является то, как убедиться, что та же модель эффективно скажет, что на рисунке ниже, есть кошка, похожая на тех, которые использовались для обучения модели, но окруженная более широкой средой?

Есть ли какие-то конкретные c шаги для взять, когда модель предполагается использовать в производстве с изображениями, показывающими более широкий контекст, чем при обучении? Или модель способна обнаружить его автоматически?

Answer 1

В порядке убывания эффективности, вы можете предпринять следующие шаги:

1. Использовать больше обучающих данных с изображениями, имеющими большие границы.

2. Дополните существующие обучающие изображения границами, возможно, с помощью случайного или зеркального заполнения.

3. Попробуйте обрезать границы во время вывода, создав несколько изображений с разными границами. Выберите трассу с лучшим результатом.