我是机器学习和Keras库的新手。但是，我设法从Keras blog训练了二进制模型。
我有51个类别的火车图像数据集，每个类别只有100张照片。每个类别的图片本身都是同一3d对象的不同投影（也许很重要）：1个对象-1个类别。因此，目标是在图像中找到一个对象（其任何投影）并标记它。
据我了解，我需要MVCNN来完成此任务，但是我能找到的唯一示例是this，而且我不知道如何为我的任务改编它。
在该示例中，如何使用flow_from_directory来加载训练和验证数据集？还是我可以使用其他MVCNN示例？