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深度学习多输入卷积神经网络

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我正在尝试创建一个多视图卷积神经网络，开始时将卷积和池化层分别应用于每个输入。结构应该类似于这样。 CNN Multi View Structure 举个例子，我想要有一只猫的上、下、左、右四个视图，分别应用卷积和池化层，然后稍后将这些信息组合起来。
我在这个项目中主要使用Keras，但是我无法通过Keras提供的功能来实现这一点。是否有任何方法可以使用Keras来实现这一点？如果没有，我该如何创建这个多视图CNN的第一步？
1个回答
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我之前看过那个例子，但最好有一个具体的多图像CNN模型示例，以便我可以了解如何预处理数据集。从文档中很难确定如何使用ImageDataGenerator与多图像CNN。 - eforkin
最好从多个生成器开始。一旦您更有经验，尝试编写自己的定制生成器。要使用多个生成器，请参考https://keras.io/preprocessing/image/底部将图像和掩码一起转换的示例。 - pyan
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