python - 使用 Resnet 的图像生成器

Question

我正在尝试构建一个图像生成器，它将:

1. 获取原始图像
2. 读入图像并将其大小调整为 resnet50 的 (224,224,3)
3. 对其执行数据增强(旋转、翻转等)
4. 为其创建 Resnet50 特征(使用 model.predict)
5. 然后通过yield方法将其输出到图像生成器中

我不知道如何实际做到这一点。我将其作为三重损失，因此一张图像是锚定图像、正图像和负图像。

它说:

TypeError: len() of unsized object

更新

我对代码做了一些更改，但现在它给了我这个错误。

Error when checking input: expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (224, 224, 3)

Answer 1

请记住，网络需要批量大小。如果您仅提交一张形状为 (244,244,3) 的图像，则需要先np.expand_dims(image, axis=0) 在预测之前获得形状 (1,244,244,3) 。这将是 1 个 244 x 244 的图像，具有 3 层，即 (1,244,244,3)。

看起来你还有一些其他维度，但重点仍然是，在其中获取批量大小维度；这就是您最近的错误所说的。