使用基于CNN的人脸检测器检测脸部图案

Question

我有一个基于CNN的物体检测器在WIDER Face数据集上进行了训练。它可以成功检测给定图像中的人脸。

现在，我试图在云，房屋等中检测抽象的面孔和简约的脸型，但没有成功。最初，我认为基于神经网络的物体检测器会以某种方式推广，并且我可以降低检测阈值来检测这种模式，但是这种方案并不奏效。

除了收集和标注这样的训练样例（面部样式）来解决这个问题之外，还有其他方法吗？

Answer 1

陈述的问题太广泛。你对“极简主义[原文如此]的脸型”有什么影响或标准？什么定义了一张脸 - 某些空间关系中的某些特征？您需要确定描述功能和关系的良好起点。

您的一项实验做得很好 - 放宽了识别阈值 - 但您已经发现您的训练模型的标准与您的标准不同。

我建议您确定您的标准。如果你不能提供明确的标准，你可能必须收集和标注具体的例子。即使您的做了指定了标准，但您可能必须这样做，但具有这些规格可能会导致您更小，更清晰的一组培训案例。

您也可以编写自己的识别方法并将其包含在模型代码中。