我想在多个输入图像上训练卷积神经网络。我的图像尺寸为 240x360，颜色为 RGB。因此我的输入图像的形状为 3x240x360。现在我想使用多个相同大小的图像。我是否需要堆叠图像并增加 CNN 的输入通道大小，还是必须创建另一个 CNN，然后稍后连接张量？我认为两者都可以工作，但是两种实现之间会有区别吗？你可以想象我的问题就像自动驾驶特斯拉一样。 Tesla 有 8 个尺寸相同的视频流。这些图像可能具有相同的特征，例如汽车或行人，但它出现在哪个图像中将会产生不同的含义。最好的架构是什么？
要处理相同大小的多个输入图像，您有几种架构选择：您可以沿着输入通道维度堆叠图像，或者为每个图像使用单独的 CNN 分支，然后组合特征。两种方法都有各自的用例，选择取决于问题的性质和设计目标。
1-沿输入通道维度堆叠图像（共享权重）：
架构：在这种方法中，您可以沿着输入通道维度堆叠图像，从而有效地增加输入通道大小以容纳多个图像。例如，如果您有两个 3 通道 (RGB) 图像，则您的输入将是 6 通道图像（第一个图像有 3 个通道，第二个图像有 3 个通道）。 优点： 网络可以学习更有效地利用空间和跨图像特征，因为它可以考虑所有输入图像的特征之间的关系。 模型中的参数更少，因为卷积层在所有输入图像上共享权重。 缺点： 可能会导致模型更加复杂，这可能会增加过度拟合的风险，特别是当图像包含不同的对象和上下文时。
2-使用单独的 CNN 分支和特征串联：
架构：在这种方法中，您对每个输入图像使用单独的 CNN 分支，并具有共享或单独的权重。这些分支分别处理单个图像并提取特征。然后，您可以连接这些分支的特征并应用其他层以进行进一步处理。 优点： 允许独立处理每个图像，保留每个图像的独特特征。 提供控制每个分支架构的灵活性，例如层数和单元数。 缺点： 由于多个分支而增加了模型复杂性，这可能需要更多参数和计算资源。 学习跨图像关系可能需要额外的层或注意机制。 这些方法之间的选择取决于数据的性质和您要解决的问题：
如果您的图像有很多共同特征，并且您想强调图像中对象之间的关系，则沿输入通道维度堆叠图像可能是一个不错的选择。这种方法通常用在孪生网络中，当图像相似时会很有效。
如果每个图像都包含要保留的独特信息，那么使用单独的分支和连接特征可能更合适。这种方法允许网络为每个图像维护单独的上下文，并且可以在图像更加不相似时使用。
在某些情况下，两种方法的组合（称为“早期融合”和“晚期融合”）可能很有用。您可以将一些图像堆叠在一起以进行共享处理，并为其他图像使用单独的分支，具体取决于数据集的具体特征。
请记住，最终决定应基于实验和经验结果。您可以尝试这两种方法，评估它们对您的特定问题的性能，然后选择最适合您的用例的一种。此外，注意力机制和多模态学习等技术可以帮助网络更好地利用多图像输入。