https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/detai ...
转载地址:https: zhuanlan.zhihu.com p 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的 黑盒 模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够 打开 这个 黑盒 ,从数学原理上予以解释。这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了 当然,虽然无法完全 打开 这个 黑盒 , ...
2017-06-02 13:08 3 9915 推荐指数:
https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/detai ...
CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 导言: 前面我们介绍了两种可视化方法,特征图可视化和卷积核可视化,这两种方法在论文中都比较常见,这两种更多的是用于分析模型在某一层学习到的东西。在理解这两种可视化方法,很容易理解 ...
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次forw ...
该文对体数据进行综述,并介绍了体数据的各种算法和技术的特点。 前言 由于3D数据采集领域的高速发展,以及在具有交互式帧率的现代化工作站上执行高级可视化的可能性,体数据的重要性将继续迅速增长。 数据集可以通过MRI,CT,PET,USCT或回声定位等技术捕获,也可以通过物理模拟(流体动力学 ...
CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(三)--类可视化 导言: 上篇文章我们介绍了特征图可视化方法,对于特征图可视化的方法(或者说原理)比较容易理解,即把feature map从特征空间通过反卷积网络映射回像素空间。 那卷积核怎样可视化 ...
feature map的含义(摘自这篇知乎) Feature Map(特征图)是输入图像经过神经网络卷积产生的结果 。 层与层之间会有若干个卷积核(kernel),每一层中的每个feature m ...
导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid ...
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些 ...