Как преобразовать features и target к одному размеру?
=======================================================

 У меня есть 1000 изображений и к ним в качестве целевого признака идут метка класса(у одного изображения их может быть несколько) и 4 значения, координаты ограничивающего прямоугольника(bounding box)(их тоже может быть несколько).   

Вот так выглядит словарь со значениями целевого признака:  

```
{'category_id': 183, 'bbox': [0.0, 172.0, 184.0, 349.0]}
```
  

Проблема в том, что целевой признак имеет размер 6512, а размер изображений соответственно 1000, и вот как мне преобразовать признаки, чтобы размеры были одинаковые и модель приняла их(потому что сейчас tensorflow/keras пишет, что признаки и целевой признак должны быть одного размера? 

 Для начала, что ты хочешь сделать? Локализацию на изображении нескольких объектов из нескольких категорий?  

Тогда нужно подумать, как у тебя будет формироваться отклик сети, потому что золотое правило для большинства сетей - размер входа и размер выхода не могут меняться на ходу.  

Если ты не знаешь, сколько у тебя будет объектов, то лучше обучать сеть с прицелом на пиксельные карты. Грубо говоря, пусть тоже выдаёт изображение (можно уменьшенное), и на нём закрашивает прямоугольники разными цветами, соответствующими разным категориям.