我正在尝试构建一个非常基本的自动驾驶汽车转向角预测问题。我有大约30fps的视频，我已经将其转换为大约50000（即大约25分钟的镜头）的图像，我试图预测目标是转向角。
我尝试使用一些基本的卷积层，但我得到的MSE非常糟糕。所以，我试图使用CNN + RNN来改进我的模型。因为使用RNN是有意义的，因为我的数据是时间分布的。
我不知道如何将TimeDistributed Layer与LSTM沿着使用。我基本上使用的是下面这样的东西，我有形状为width, height, channel = (200, 66, 3)的每个图像
img_height = 66
img_width = 200
channels = 3
input_l = Input(shape=(img_height, img_width, channels))
x = layers.Conv2D(128, kernel_size=(5, 5))(input_l)
x = layers.Conv2D(256, kernel_size=(5, 5))(x)
x = Flatten()(x)
out = Dense(1)(x)
model = Model(inputs=input_l, outputs=out)
model.summary()字符串
到目前为止，我已经了解到，TimeDistributedLayer需要4维才能工作，但我的每个图像都是形状（200，66，3），我如何将每个图像转换为四维。我不知道怎么用这个。我读过几篇文章，但没有一篇谈到这一点。
如何将时间分布层沿着LSTM结合到这个架构中？谁能提供一个示例代码来实现它。
1条答案
按热度按时间mkshixfv1#
TimeDistributed层假定维度1是时间维度（时间步长），因此您需要向图像数据添加时间维度。例如：
字符串
希望这能帮上忙。