CNN-LSTM图像分类
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了CNN-LSTM图像分类相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
是否有可能将512x512 rgb图像重塑为（时间步长，暗淡）？另外，我试图转换这个重塑层：Reshape((23, 3887))到512副299.另外，是否有任何文档解释如何确定Keras的input_dim和timestep？
答案
看起来你的问题类似于我今天早些时候的问题。看看这里：Keras functional API: Combine CNN model with a RNN to to look at sequences of images
现在添加到我链接的问题的答案。让number_of_images成为n。在您的情况下，原始数据格式将是(n, 512, 512, 3)。然后，您需要确定每个序列需要多少个图像。假设您想要一系列5张图像并且总共获得了5000张图像。然后重塑到(1000, 5, 512, 512, 3)应该做。这样，模型可以看到1000个5个图像的序列。
以上是关于CNN-LSTM图像分类的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
在 keras 中使用 CNN-LSTM 模型进行序列到序列分类
如何在 CNN-LSTM 模型上应用 model.fit() 函数？