tensorflow - 如何解决包含一些没有变化的静态对象的对象检测问题？

我正在处理一个对象检测问题，这里我使用基于区域的卷积神经网络来检测和分割图像中的对象。

我有 8 个要分割的对象（Android 应用程序图标），其中 6 个在背景中具有变化，其余 2 个将在白色背景下（静态）。

我已经对每个对象进行了 200 个变体并在 MaskRCNN 上进行了训练，我的模型能够很好地描绘 6 个具有变化的对象的模式。但是在其余 2 个对象上，即使在训练集上它也很挣扎，即使它是完全匹配的。

问：如果我有 n 个有变化的对象和 m 个没有变化的对象（静态），我需要过采样吗？在这种情况下，我应该在这里使用任何其他技术吗？

在图像中，黑色边框中的图标很容易更改（基于背景和背景位置），但绿色边框中的图标不会有任何变化（始终为白色背景）

我尝试添加更多包含静态对象但没有运气的图像，有人可以建议如何解决任何此类问题吗？我不想在这里使用滑动窗口（静态图像处理）方法。

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