Усиление обучения для прогнозирования вращения между двумя изображениями

Question

У меня есть пары изображений, случайно повернутых друг относительно друга.Я хочу предсказать угол поворота.Я не знаю истинный угол поворота, но я знаю, что MSE между двумя изображениями после применения правильного поворота должен быть минимизирован.

Я мог бы создать тренировочные данные с известными поворотами и сетью поездов.Но можем ли мы сделать это без обучающих данных, используя MSE между исходными и повернутыми изображениями в качестве функции потерь?

Я попытался добавить слой, который применяет предсказанное вращение к одному входному изображению и сравнивает со вторым входным изображением.В качестве альтернативы, мы могли бы использовать пользовательскую функцию потерь, которая делает это, но она должна принимать входное изображение и предсказанное вращение в качестве входных данных вместо y_pred и y_true.

Но я не знаю, как это сделать в Keras,Я просто новичок, поэтому буду очень признателен за помощь.

Answer 1

Если у вас уже есть знания о том, как работают нейронные сети, и некоторый опыт работы с python, я бы посоветовал узнать побольше о keras. Это руководство - отличный ресурс для начала работы с керасом и изучения его возможностей.Это должно привести вас в правильное русло, и тогда, когда у вас появятся более конкретные вопросы, мы сможем помочь вам более эффективно.