如何將數據輸入KERAS python？

Question

在keras適合功能

model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16)

當我有更多列時，我應該如何輸入數據？

我想輸入圖像，並檢測它上面的類1的對象。 所以輸出是(x, y, width, height)

輸入圖像應為416 x 416 x 3 ，輸出矩陣應為13x13x4因此我想檢測多達169個對象。

應該的

X_train

變量加載圖像集（因此它將是N x 416 x 416 x 3的4維數組）

和

y_train

是N x 4的二維數組，其中4代表（x，y，寬度，高度）？

如果是這樣，我必須傳遞validation_data參數？

我真的很困惑。

Answer 1

測試（驗證）數據應具有與訓練數據相同的形狀： X必須“可饋送”到網絡中，並且y必須與網絡輸出“相當”，無論是用於訓練還是測試。 因此，如果

X_train.shape == (N, 416, 416, 3)
y_train.shape == (N, 169, 4)

......然后是測試數據

X_test.shape == (M, 416, 416, 3)
y_test.shape == (M, 169, 4)

在這里，我假設您希望每個訓練實例一次檢測169對象。 此數字取決於您擁有的數據，傳統數據集包含的每個圖像的對象要少得多。 最多10對象將導致(N, 10, 4)輸出形狀。

有一個關於使用keras進行對象檢測的很好的教程 （這里是代碼 ），它可以作為一個例子。