我不知道是否有一个现有的预训练 NN 可以做到这一点，但修改一个来做到这一点并不难。

首先，我会采用一个预训练的图像分类 NN（例如 VGG、ResNet），删除它的最后一层并用一个有 4 个神经元的层替换它，代表 4 个方向（这样你就知道旋转它的方式）。

然后我会再次获取一个常规图像数据集（例如 ImageNet 的一个子集）并假设它们的方向正确。我会再制作三个具有相同图像的重复数据集，分别旋转 90、180 和 270 度。这 4 个数据集将是我微调模型的 4 个类。

通过在这个数据集上训练你的模型，你将训练它来识别你的图像面向哪一侧。由于它是一个预训练的网络并且它是一项相当简单的任务，我认为经过几次迭代，你的模型就会收敛。然后你可以编写一个脚本，使用这个模型来预测图像的方向并相应地旋转它。