Прогнозирование временных рядов с использованием 1D Conv - PullRequest
Новая
       4

Прогнозирование временных рядов с использованием 1D Conv

0 голосов
/ 29 марта 2020

Я пытаюсь реализовать временной ряд для предсказания видео с использованием 1D Convolution в Кера. Я извлек характерные векторы из предварительно обученной модели CNN. Каждый вектор объектов имеет размер 2048. Таким образом, если видео содержит 100 кадров, то входной размер будет (100, 2048). Но проблема в том, что у каждого видео нет разных кадров, и я не могу удовлетворить переменный размер входных данных в Керасе. Мой код выглядит так: 

#video 1 has 100 frames (100,2048)
#video 2 has 52 frames (52,2048)
#video 3 has 81 frames (81,2048)

frame = ? #I am confused how to use it for different size of data or how to change it
model_m = Sequential()
model_m.add(Conv1D(100, 10, activation='relu', input_shape=(frames, 2048)))
model_m.add(Conv1D(100, 10, activation='relu'))
model_m.add(MaxPooling1D(3))
model_m.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model_m.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model_m.add(GlobalAveragePooling1D())
model_m.add(Dropout(0.5))
model_m.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
print(model_m.summary())

Пожалуйста, помогите мне с этим, я буду очень благодарен.

...