Itère séquence d'images dans tensorflow

Question

J'ai une base de données avec des images numérotées de 1 à 7500.

J'ai besoin pour nourrir ces images dans mon modèle tensorflow de la manière suivante:

grab 1er 100 images, c'est-à-dire, de 1 jusqu'à 100, puis prenez encore 100 images de sorte que le prochain lot est de 1 à 101. Aussi, le lot suivant est de 2 à 102 et ainsi de suite ...

En utilisant le comportement suivant, j'utilise un réseau neuronal récurrent où les images à alimenter sont des visages détectés à partir d'une vidéo. Par conséquent, j'ai besoin de nourrir des séquences d'images de telle sorte que ces images se suivent directement.

Toute aide est très appréciée !!

Answer 1

Je n'ai pas une solution parfaite pour votre question, mais celle-ci pourrait vous aider.

Je suppose que vous utilisez tfrecords pour créer des entrées, sinon, l'envoi de numpy au modèle ne résoudra pas ce problème.

en appuyant sur vos fichiers d'image sont la liste comme ceci ["image_0", ..., "imgae_N"], vous pouvez construire le tf.example avec ["image_i", ..., "image_i+100"] comme une caractéristique. Après la suppression de queues, vous obtenez un tenseur contenant les noms des images, puis les désempilez, lisez le contenu de l'image à partir des noms d'image avec tf.read_file et les décodez en images avec tf.image.decode_image, puis récupérez-les dans un tenseur et envoyez-les à votre modèle en entrée.