Модель ориентира глаза в Tensorflow не отслеживает невидимые данные ⇐ Python

[Anonymous]

Я использовал набор данных UTKFace для создания модели, которая будет отображать точки вокруг глаз на изображении. Обучающий набор, который я использую, имеет размер около 40 000 изображений и содержит дополненные изображения как в масштабе, так и вращении и перемещении. Он хорошо работает с наборами обучения и проверки. Но когда я тестирую это с новым дополненным изображением из набора, оно не работает. Я попробовал немного настроить некоторые параметры и время обучения, но не увидел хороших изменений в результате.
Мои слои сейчас выглядят так:

Код: Выделить всё

inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(200, 200, 1))
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(5, 5))(inputs)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3))(x)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3))(x)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(256, kernel_size=(3, 3))(x)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(512, kernel_size=(3, 3))(x)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(x)

# Linear layers.
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(units=256, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.1))(x)
x = tf.keras.layers.ReLU()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(units=24)(x)

[img]https:// i.sstatic.net/v2Pwsgo7.jpg[/img]

Это пример выходных данных проверочного набора после обучения. Это тот результат, который мне нужен.


Это — это изображение из набора проверки. Это тоже верно.


Это то же изображение, но слегка увеличенное, но глаза не отслеживают.

Я буду признателен за любые мысли о том, что я могу сделать, чтобы улучшить свои результаты.
РЕДАКТИРОВАТЬ : С момента публикации мне удалось улучшить результаты, увеличив kernel_size и используя генераторы наборов данных для каждой эпохи.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... nseen-data