如何解决您如何在机器学习 CNN 架构中捕捉环境或相机设置？
我一直在研究计算机视觉问题。 CNN 专门处理图像，不直接考虑其他因素，如相机设置（光圈、ISO 等）或环境因素。我可以想象一个场景，其中照明条件会影响“看到”对象的方式（例如，在移动平台应用程序中）。
有没有办法在 NN 架构中明确考虑这些因素，或者它们只是通过使用的数据集图像暗示？由于输入只是一个图像，您如何将其输入 NN？仅仅添加另一行并用参数填充它是没有意义的；我想卷积会扰乱效果。
一个例子：假设你正在寻找一个圆柱体。在一张图像中，您会寻找一个类似矩形的对象，因为您是从侧面观察圆柱体的。在另一个视图中，您会寻找一个圆，因为您正在查看尖端。
解决方法
感谢您查看我的问题。进一步研究，我发现问题类型称为“混合数据”摄取，并找到了教程 here 的链接。
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