图像序列的分类（固定数量）
Classification of a sequence of images (fixed number)
我使用来自 tensorflow_hub 的预训练 resnet50 成功训练了 CNN 用于单个图像分类。
现在我的目标是将时间顺序图像序列（不是视频）作为网络的输入，以对主体的行为进行分类。
每个序列由每 100 毫秒拍摄的 20 张图像组成。
哪种神经网络最好？我在哪里可以找到 documentation/examples 与我类似的问题？
只要有顺序数据，某种类型的递归神经网络就是很好的选择（通常采用 LSTM 的形式）。
您的模型可能看起来像是 CNN-LSTM 的组合，因为您的图片具有某种顺序关系。
Here is a link to some examples and tutorials。他将在他的示例中设置一个 CNN，但您可能会操纵您的架构以使用您已经制作的 resNet。尽管您处理的不是视频，但您的问题属于同一领域。
Here 是一篇使用神经网络架构的论文，如上文所述，您可能会发现它很有用。
我使用来自 tensorflow_hub 的预训练 resnet50 成功训练了 CNN 用于单个图像分类。
现在我的目标是将时间顺序图像序列（不是视频）作为网络的输入，以对主体的行为进行分类。 每个序列由每 100 毫秒拍摄的 20 张图像组成。
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只要有顺序数据，某种类型的递归神经网络就是很好的选择（通常采用 LSTM 的形式）。
您的模型可能看起来像是 CNN-LSTM 的组合，因为您的图片具有某种顺序关系。
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