Подготовка набора данных различной геометрии поля потока для глубокого обучения - PullRequest
0 голосов
/ 20 апреля 2020

У меня есть набор данных, который содержит серию изображений, которые занимают много времени и расположены в хронологическом порядке. Существует код автоэнкодера CNN (из статьи Такааки Мурата), который был написан библиотекой Keras для получения функций, и он работает хорошо.

Этот набор данных содержит до 2000 изображений для зависящего от времени решения поля потока вокруг цилиндра.

Теперь, чтобы рассмотреть влияние различных геометрий, я хочу добавить решение потока поле на площади, ромб, эт c. к набору данных.

Как мне подготовить этот набор данных?

first Сначала я наложу 2000 изображений, связанных с потоком на цилиндр, а затем 2000 изображений, связанных с полем потока, на квадрат и продолжить историю? Если я это сделаю, увижу ли я эффекты времени и эффекты геометрии одновременно?

Ссылка на код:

http://kflab.jp/en/index.php?18H03758

Пример кода: MD-CNN-AE.py

...