困惑与解答：
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- 困惑与解答：
- 问题：
- 解答：
- 个人理解概述：
- 问题：
- 解答：
- 个人理解概述：
问题：
要完成图像的多分类，同时每个图像中都有bounding box这种边框（坐标）对物体进行识别。图像数据和bounding box同步进行了ImageDataGenerator数据增强，以保证随着图像变换，例如旋转，bounding box一起跟着旋转。
增强后的数据（增强图像和增强bounding box）一起传入model.fit()进行训练，我的问题是 在用model.fit()训练的时候，怎么把图像和bounding box同时训练
解答：
您可以使用Keras中的ImageDataGenerator来进行数据增强，并使用flow_from_directory方法生成增强后的图像和bounding box。在生成增强后的数据时，您可以使用参数batch_size=1，这样每次生成的图像和bounding box都会成对出现，可以保证它们的对应关系。
然后，在模型的训练过程中，您可以使用自定义损失函数来同时优化分类和边框的预测。对于边框的预测，可以使用坐标损失函数，例如平均绝对误差或均方误差，来计算预测边框和真实边框之间的差距。将分类和边框损失函数结合起来，可以使用加权的方式来平衡它们的影响。
最后，在模型的评估和预测阶段，您可以使用自定义评估函数来计算分类和边框的准确率和精度，并将它们结合起来得到综合的性能指标。
个人理解概述：
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解答：
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