我想用keras，vgg16，實現two stream early fusion，我有準備好rgb與光流的資料夾，該如何完整呈現

實現two stream early fusion的方法如下：

1. 將RGB和光流的資料夾中的影片分別轉換為圖像序列（例如每秒取一張圖片），並將它們分別存儲在兩個不同的資料夾中。
2. 使用Keras中的ImageDataGenerator來從這些圖像序列中生成訓練和驗證資料集。
3. 使用VGG16模型，將其分別應用於RGB和光流的訓練資料集上，並將它們的輸出串接在一起，形成一個新的輸入資料集。
4. 在新的輸入資料集上，使用全連接層進行訓練，以進行分類或回歸等任務。

以下是代碼示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Flatten, concatenate
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 設置圖像尺寸和批量大小
img_width, img_height = 224, 224
batch_size = 32

# 設置RGB和光流的圖像序列路徑
rgb_dir = 'path/to/rgb/frames'
flow_dir = 'path/to/optical/flow/frames'

# 使用ImageDataGenerator從圖像序列中生成訓練和驗證資料集
rgb_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
flow_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

rgb_generator = rgb_datagen.flow_from_directory(
    rgb_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

flow_generator = flow_datagen.flow_from_directory(
    flow_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

# 創建VGG16模型並載入預訓練權重
vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 設置RGB的輸入層和光流的輸入層
rgb_input = Input(shape=(img_width, img_height, 3))
flow_input = Input(shape=(img_width, img_height, 3))

# 使用VGG16模型對RGB和光流的資料進行特徵提取
rgb_features = vgg16_model(rgb_input)
flow_features = vgg16_model(flow_input)

# 將RGB和光流的特徵串接在一起
merged_features = concatenate([rgb_features, flow_features])

# 使用全連接層進行訓練
x = Flatten()(merged_features)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 建立模型
model = Model(inputs=[rgb_input, flow_input], outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit([rgb_generator, flow_generator], epochs=10, steps_per_epoch=100)

這樣就可以使用Keras和VGG16模型實現two stream early fusion了。注意，這只是一個簡單的示例，你可以根據自己的需求進行修改和調整。