python - 使用递归神经网络对图像进行分类

Question

我正在尝试使用带有自定义数据的 RNN 寻找带有标签的图像分类。除了 Mnist 数据集，我找不到任何示例。任何像这个使用 CNN 进行分类的存储库的帮助将不胜感激。关于使用 RNN 对图像进行分类的任何帮助都会有所帮助。试图更换following tutorial的CNN网络.

Answer 1

Aymericdamien 有一些最好的例子，他们有一个使用 RNN 处理图像的例子。

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

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

该示例使用的是 MNIST，但它可以应用于任何图像。

但是，我要指出，您不太可能找到许多使用 RNN 对图像进行分类的示例，因为对于大多数图像处理任务，RNN 不如 CNN。上面链接的示例是出于教育目的，而非实际目的。

现在，如果您因为有一系列要处理的图像(例如视频)而尝试使用 RNN，在这种情况下，更自然的方法是结合 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(例如 Imagenet)上对 CNN 进行预训练，然后通过 CNN 提供图像，然后 CNN 的最后一层将作为 RNN 每个时间步长的输入。然后让整个网络使用 RNN 上定义的损失函数进行训练。