我有一个基于CNN的物体探测器，在WIDER Face数据集上训练过。它可以成功检测给定图像中的人脸。
现在，我正在尝试检测云，房屋等中的抽象面孔和极简主义的面部图案，但没有成功。
最初，我认为基于神经网络的物体探测器会以某种方式推广，我可以降低检测阈值来检测这种模式，但这样的方案不起作用。
除了收集和标记此类训练样例（面部模式）以解决此问题之外，还有其他方法吗？
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陈述的问题太广泛了。您对＃34;简约[原文]面部模式有什么影响或标准？＃34;？什么定义了面孔 - 某些特征在某种空间关系中彼此？您需要确定一个描述特征和关系的良好起点。
您在一次实验中做得很好 - 放宽了识别阈值 - 但您发现您的训练模型的标准与您的不同。
我建议您确定标准。如果您无法提供明确的标准，则可能需要收集并标记具体示例。即使您执行指定标准，您也可能必须这样做，但是使用这些规范可能会引导您获得更小更清晰的培训案例。
您也可以编写自己的识别方法并将其包含在模型代码中。