TensorFlow / Keras 在通道上堆叠图像

Question

想象以下设置：

• 图像数据形状：(302, 482, 3)
• 每个样本的图像：2 个
• 批量：100

我的数据加载器生成以下形状：(100, 2, 302, 482, 3) - 目标是将通道轴上的两个输入图像堆叠到 (100, 302, 482, 6)。

没有批量维度（所以 x 的形状为 (2, 302, 482, 3) ）非常简单：

# x.shape = (2, 302, 482, 3)
stacked = tf.concat(x, axis=-1)
# stacked.shape = (302, 482, 6)

但是当添加批处理维度时，我无法弄清楚是否可以执行相同的操作。

Answer 1

在我看来，最好的方法是在在网络输入之前（使用 numpy）连接到 2 张图像，为网络提供维度（302、482、6、），除非您想在网络中对其进行更高的处理。这取决于你的目标。 编写图层时，批量大小无关紧要。无论批量大小，tf.concat 都将继续进行。