用递归神经网络分类图像

Question

我正在尝试使用带有自定义数据的RNN来查找带有标签的图像分类。 我找不到除Mnist数据集之外的任何示例。 像CNN用于分类的这个存储库的任何帮助都将不胜感激。 有关使用RNN对图像进行分类的任何帮助都会有所帮助。 尝试替换以下教程的CNN网络。

Answer 1

Aymericdamien有一些最好的例子，他们有一个使用带有图像的RNN的例子。

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/3_NeuralNetworks/recurrent_network.ipynb

该示例使用MNIST，但它可以应用于任何图像。

但是，我要指出，您不太可能找到使用RNN对图像进行分类的许多示例，因为对于大多数图像处理任务，RNN不如CNN。 与上述相关的示例出于教育目的而非实际目的。

现在，如果您尝试使用RNN，因为您有一系列想要处理的图像，例如使用视频，在这种情况下，更自然的方法是将CNN（用于图像处理部分）与RNN（用于序列处理部分）。 为此，您通常会在某些分类任务（如Imagenet）上预先跟踪CNN，然后通过CNN提供图像，然后CNN的最后一层将成为RNN每个时间步的输入。 然后，您将让整个网络列车在RNN上定义损失功能。