pytorch实现对输入超过三通道的数据进行训练
案例背景:视频识别
假设每次输入是8s的灰度视频,视频帧率为25fps,则视频由200帧图像序列构成.每帧是一副单通道的灰度图像,通过pythonb里面的np.stack(深度拼接)可将200帧拼接成200通道的深度数据.进而送到网络里面去训练.
如果输入图像200通道觉得多,可以对视频进行抽帧,针对具体场景可以随机抽帧或等间隔抽帧.比如这里等间隔抽取40帧.则最后输入视频相当于输入一个40通道的图像数据了.
pytorch对超过三通道数据的加载:
读取视频每一帧,转为array格式,然后依次将每一帧进行深度拼接,最后得到一个40通道的array格式的深度数据,保存到pickle里.
对每个视
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