对一组图像进行分类

Question

在我的数据集中，每个样本都是一组图像。 有些样本是一组只有一个图像，有些样本有多达 10 个图像。 我已经标记了每个样本（图像集 --> 标签），并且想训练一个分类器

示例： 样本 i 是一组人 p(i) 的 n(i) 张照片 每个样本都标有人 p(i) 的吸引力。

什么是最简单的 keras 图像分类代码示例，而不是对一个图像进行分类，网络可以对一组可变大小的图像进行分类？

Answer 1

您要查找的是ConvLSTM，它保持spatial 以及temporal 之间的sequence of images 关系。在keras中，没有官方的实现，但是有this-thread，有很多想法和实现。

有一个repo，它提供了一个自定义的conv-lstm 层。此外，tensorflow 对此有稳定的实现。

对于不同的序列长度，您可以添加一个零值的图像。只要这是一个序列，它就不会影响/影响模型。