Итак, теперь у меня есть модель тензорного потока, которая принимает входные данные переменной длины кадров с фиксированной шириной, высотой, каналом.Например, я могу взять тензоры формы (n, 64, 64, 3).Независимо от того, n больше или равно 10. Теперь я хочу взять скользящее окно с перекрытиями, прочитать каждые 100 кадров и вставить в модель тензорного потока.Скажем, кадр 0-99, кадр 90-189 и т. Д.
Как я могу сделать это быстрее?
Что я мог сделать, это использовать cv2 для чтения и извлечения 100 кадров, перемотать немного назадбит для каждого шага и читать следующие 100 кадров.Преобразуйте их в тензор и запустите оценку внутри сеанса.Но это заставило бы меня поместить цикл ввода сеанса в цикл, что мне кажется очень плохой идеей.
Другой подход состоит в том, что я могу читать все кадры после изменения размера в список и создавать тензоры на основе списка.,Запишите их в сеанс, но это заставит меня разместить все кадры в памяти, что тоже не очень хорошая практика.
Кажется, что tenorflow не очень хорошо поддерживает чтение видео.Любые предложения будут с благодарностью!