Я новичок в глубоком обучении и обработке изображений. Я создаю модель глубокого обучения для обработки трехмерных изображений, у меня есть 300 тестовых примеров, каждый из которых представлен в папке, содержащей 5 трехмерных изображений (в градациях серого); структура dirictories выглядит следующим образом:
training -
| case1
| | 3Dimg1
| | 3Dimg2
| | 3Dimg3
| | 3Dimg4
| | 3Dlabel
| case2
| | 3Dimg1
.
.
Как уместить каждые 5 изображений в массив, где каждые 4 изображения являются выборками, а 5-е - меткой для этих 4, и так далее для всего 300 случаев.
В таком случае, какой должна быть входная форма модели и обучающих данных?
Я использую keras для модели глубокого обучения, которая у меня есть, а также я использую слои Conv3D как скрытые, и все изображения имеют размер (240, 240, 155)