python - 模型比物体更能识别背景

Question

我创建了具有三重损失函数的连体模型。我对其进行了一些测试，并注意到当对象很小时，例如图像空间的 2/5，模型会匹配具有相似背景的图像而不是对象。一些照片是在相同的背景下拍摄的，我认为这是导致问题的原因。

有没有办法提取对象？训练模型识别那些物体，忽略背景？

每个图像的形状是 (150, 150, 3)。

标签： pythonimagetensorflowimage-processingdeep-learning

Answer 1

孪生模型实际上加深了编码数据，只是它在两个编码特征表示之间的匹配，所以它不知道你的内部集对象你有提取对象而不是它们之间的匹配

例如，如果您构建的模型用于人脸匹配，则使用 opencv 提取人脸，然后进行您想要进行的匹配