У меня есть набор данных домов с каждым домом, содержащий 5 - 8 изображений каждый. Каждое изображение - это отдельный аспект дома (крыша, правая сторона, левая сторона и т. Д.). Целевая переменная является двоичной на дом. Как бы я подал несколько изображений каждой записи таким образом, чтобы нейронная сеть знала, к какой записи относится каждое изображение?
Любые идеи в Keras или pytorch приветствуются.
Теперь, когда я вернулся за свой рабочий стол, возможно, эта запись поможет. Ниже приведена одна фактическая запись из табличного набора данных.
ID: 5000686
Age of Home: 34
Zip Code: 49508
Home Value: 200000
Number of families living in home: 1
Target: 1
Таким образом, для расширенной фотографии заголовок называется «номер идентификатора фотографии». У меня есть CSV с тремя столбцами, который показывает местоположение на моем жестком диске, полное удостоверение личности с фотографией и мета-метку. У меня от 8 до 28 фотографий на запись.
5000686-136279724.jpg / meta-label = dwelling
5000686-136279725.jpg / meta-label = dwelling
5000686-136279726.jpg / meta-label = roof
5000686-136279727.jpg / meta-label = roof
5000686-136279728.jpg / meta-label = roof
5000686-136279729.jpg / meta-label = Other