Эффективное представление каналов постоянных значений на входах CNN - PullRequest
0 голосов
/ 16 мая 2019

Я впервые работаю с CNN и пытаюсь выяснить, как эффективно хранить каналы с постоянными значениями. В приведенном ниже коде для каждого изображения в оттенках серого у меня есть дополнительная информация об изображении в терминах var1 и var2. Для каждого изображения я хочу добавить два дополнительных канала, где каждый канал представляет собой сетку с одним значением. Я хочу знать, существует ли эффективный способ памяти для представления этого постоянного значения канала в модели CNN keras.

Ниже приведен код, который мне нужно добавить для добавления дополнительных каналов с постоянными значениями, но он кажется расточительным.

x_train = np.array([np.array(Image.open(image_name)) for image_name in training_image_name])
x_train = x_train.reshape(-1, 260, 348, 1)


training_var1_channel = np.array([np.full((260, 348), var1) for var1 in training_var1_list]).reshape(-1,260,348,1)
training_var2_channel = np.array([np.full((260, 348), var2) for var2 in training_var2]).reshape(-1,260,348,1)

x_train_all_data = np.concatenate((x_train, training_var1_channel, training_var2_channel),axis=3).astype('float64')
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...