Я работал над набором данных, цель которого - определить, какой это тип ориентации. Это проблема классификации, в которой для каждой записи (для большинства из них) у меня есть 4 изображения - изображения продуктов с лицевой, левой, правой и обратной сторон. Я хочу классифицировать эти изображения в вышеупомянутых 4 категориях. Набор данных выглядит следующим образом: 
Я загрузил изображения и поместил их в разные папки в соответствии с их классами.
Методы, которые я применил :
До сих пор я применял два метода для классификации этих изображений.
1) Я пытался vgg16 напрямую классифицировать изображения, но он не дал мне даже 50% точности.
2) Я преобразовал эти изображения в изображения краев с черным фоном следующим образом: 
Это сделано с использованием обнаружения четких краев. Это было сделано, потому что в результате я получал изображения с платьями одинакового цвета, платьями одинакового дизайна и т. Д. c. Вдобавок ко всему, я снова применил vgg16, resnet50, начальные модели, но ничего не получалось.
Можете ли вы предложить некоторые идеи, которые могут работать в моем случае, и лучше классифицировать изображения.