keras - CNN-LSTM 图像分类

Question

是否可以将 512x512 RGB 图像重塑为（时间步长，暗淡）？否则，我正在尝试将此重塑层：转换Reshape((23, 3887))为 512 副 299。此外，是否有任何文档解释如何确定 Keras 的 input_dim 和时间步长？

标签： keraslstmrnn

Answer 1

看来您的问题与我今天早些时候遇到的问题相似。在此处查看：Keras 功能 API：将 CNN 模型与 RNN 结合以查看图像序列

现在从我也链接的问题中添加答案。让。number_of_images_ n在您的情况下，原始数据格式为(n, 512, 512, 3). 然后，您需要做的就是决定每个序列需要多少张图像。假设您想要一个包含 5 张图像的序列，并且总共获得了 5000 张图像。然后重塑(1000, 5, 512, 512, 3)应该做的。通过这种方式，模型可以看到 1000 个包含 5 个图像的序列。