классифицировать набор изображений

Question

в моем наборе данных, каждый образец представляет собой набор изображений. некоторые образцы представляют собой набор только из одного изображения, а некоторые образцы имеют до 10 изображений. Я пометил каждый образец (набор изображений -> метка) и хотел бы обучить классификатор

Пример: образец я представляет собой набор из n (i) изображений человека p (i) каждый образец помечен как привлекательный человек p (i).

Каков простейший пример кода классификации изображений keras, в котором вместо классификации одного изображения сеть может классифицировать набор изображений с переменным размером?

Answer 1

То, что вы ищете, это ConvLSTM, который поддерживает spatial, а также temporal отношение между sequence of images. В keras нет официальной реализации, но есть this-thread , в котором есть много идей и реализаций.

Существует репо , которые предоставляют пользовательский слой conv-lstm. Также тензор потока имеет стабильную реализацию этого.

Для другой последовательности можно добавить изображение с нулевым значением. Пока это последовательность, это не имеет значения / влияет на модель.