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Kerasはトレーニングデータの入力としてnumpy配列を使用しますが、可変入力サイズを持つモデルを作成することは可能です。モデルのトレーニングデータにさまざまな次元の画像を組み込む方法があるのだろうかと思います。ケラで複数の画像サイズを訓練することは可能ですか?
Kerasはトレーニングデータの入力としてnumpy配列を使用しますが、可変入力サイズを持つモデルを作成することは可能です。モデルのトレーニングデータにさまざまな次元の画像を組み込む方法があるのだろうかと思います。ケラで複数の画像サイズを訓練することは可能ですか?
Kerasのモデルを訓練するために可変サイズの画像を与えることはできません。 Keras APIによると、Input
レイヤーの機能は次のようになります。
Input(shape=(3,None,None))
、3
はRGB画像チャネルの数を提示しています。しかし、Kerasには、トレーニング画像の幅と高さはどういうものかを明確に伝える必要があります。したがって、Kerasが可変長画像を処理する方法はありません。
したがって、画像を特定のサイズに変換してから、Kerasを使用してモデルを訓練する必要があります。
これは、Theanoバックエンドを使用するときは正しいですが、Tensorflowバックエンドを使用する場合、shapeは次のようになります。shape =(None、None、3) – Toyo