基於crnn圖像序列預測-pytorch實現——加載自己的數據集

任務介紹：在這裏基於卷積循環神經網絡，做一個圖像序列的預測。圖像序列中每一張圖像對應三個狀態標籤的一個。利用卷積網絡對每連續的九張圖像進行特徵提取，然後將提取的特徵序列輸入到循環神經網絡（LSTM）中，預測下一張圖像狀態，再與原本圖像序列中的第十張圖像計算loss。 數據集介紹：數據來自兩段工業視頻（一段訓練，一段測試），將視頻按幀提取圖像序列（在時間上連續）。對圖像進行標記，分爲三個狀態標籤（0

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