2024-06-01 22:18:21 发布
网友
我正在尝试构建一个定制的pytorch数据集,其中两个图像作为特征,一个图像作为输出
以下是图像在文件系统中的显示方式:
./feature1/image1.jpeg #64x64px ./feature2/image1.jpeg #64x64px ./output/image1.jpeg #64x64px
我的目标是创建一个将作为输入的神经网络
feature1 + feature2 => output.
创建这样一个数据集的最佳方法是什么
有多种方法可以做到这一点,最好的方法取决于数据的性质、模型以及两个图像之间的关系
如果网络由简单的线性层组成,则可以简单地连接(展平)张量,因为特征的顺序是任意的
如果是CNN(取决于图像之间的关系),将它们堆叠在第四维度(如视频帧)可能更有意义
有多种方法可以做到这一点,最好的方法取决于数据的性质、模型以及两个图像之间的关系
如果网络由简单的线性层组成,则可以简单地连接(展平)张量,因为特征的顺序是任意的
如果是CNN(取决于图像之间的关系),将它们堆叠在第四维度(如视频帧)可能更有意义
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