ConvLSTM2D数据准备

Question

我正在尝试将ConvLSTM2D用于keras中的1700个90x3数据。

我已经做过CONV2D，数据是（1700x90x30x1）。数据格式为（批，行，列，通道） 现在我想使用CONVLSTM2D，但是我发现应该将数据格式更改为（样本，时间，行，列，通道）。

  

samples = 1700，row = 90，cols = 30，channels = 1

如何确定“时间”？

Answer 1

当输入数据是时间序列时，通常使用ConvLSTM2D或LSTM作为特殊类型的递归神经网络。这使得能够利用数据内的时间特性。 对于ConvLSTM2D，输入通常是视频，由多个帧组成。因此，您必须通过以下方式重塑数据：

samples=1700 , time=t, row=90 , cols=30, channels=1

其中 t 是视频中的帧数。

举例来说，假设我们要基于10帧短视频片段，然后是 t = 10 来进行视频分类（或帧预测）。 当然，这仅在您拥有的图像帧按时间顺序排列时才有意义。只需使用 tf.reshape（...）。