如何将多个图像作为卷积神经网络的输入

Question

我是 CNN 的新手。我计划构建一个分类器，您将在其中将两张图像作为分类器的输入。它应该输出它是否是 "match" .

我不确定从哪里开始以及如何输入两张图像和训练神经网络。如果您能 post 一个示例代码，那将会很有帮助。请帮助

谢谢

Answer 1

您首先需要将两张图片取出并放入一个数组中。因此，如果每个图像都是 26x26，那么数组形状应该是 2x26x26。现在您必须将这些数组中的每一个都放入您的训练数据数组中，但请确保在您开始训练之前将您的训练数据数组重塑为 26x26x2。您可以通过在拟合函数输入中输入 numpy.array(your_array_.reshape(-1, 26, 26, 2) 来执行此操作。

这是一个例子：

import numpy as np

image1 = # put your image array here
image2 = # put other image array here
both_images = [image1, image2]

training_data.append(both_images) # Feel free to add as much training data as you would like

same = 0
labels = [same]

model = create_model() # Make a function to create your model and set your model to a variable

model.fit(np.array(training_data).reshape(-1, 26, 26, 2), np.array(labels), batch_size=32)

如何将多个图像作为卷积神经网络的输入

How to feed multiple images as input to a Convolutional Neural network

classification

image-processing

conv-neural-network