在我的项目中，我有两个数据类，“异常”和“正常”。我已经为这两种类型的数据分离了训练和验证文件夹。结构如下： 每个视频文件都包含视频剪辑的图像帧，不同的视频文件夹包含不同数量的帧。现在，我需要将框架作为数据输入加载到模型中，并将它们标记为一组。我怎样才能做到这一点？我使用keras API。
train ------abnormal --------------video1 ---------------------image1 ---------------------image3 ---------------------image3 ---------------------image... --------------video2 --------------video3 --------------video... ------normal (the same as above)
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您可以将所有图像放在一个文件夹中，然后重命名它们，例如1.normal.jpg，1.abnormal.jpg。这样，您将减少打开特定类的文件夹和读取图像所花费的时间。
重命名它们后，可以使用给定方法将其拆分为标签：
def label(img):
word_label = img.split('.')[-2]
if word_label == 'normal':
return 1
elif word_label == 'abnormal':
return 0