https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/detai ...
轉載地址:https: zhuanlan.zhihu.com p 一.前言 CNN作為一個著名的深度學習領域的 黑盒 模型,已經在計算機視覺的諸多領域取得了極大的成功,但是,至今沒有人能夠 打開 這個 黑盒 ,從數學原理上予以解釋。這對理論研究者,尤其是數學家來說當然是不可接受的,但換一個角度來說,我們終於創造出了無法完全解釋的事物,這也未嘗不是一種進步了 當然,雖然無法完全 打開 這個 黑盒 , ...
2017-06-02 13:08 3 9915 推薦指數:
https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/detai ...
CNN可視化技術總結(一)-特征圖可視化 CNN可視化技術總結(二)--卷積核可視化 導言: 前面我們介紹了兩種可視化方法,特征圖可視化和卷積核可視化,這兩種方法在論文中都比較常見,這兩種更多的是用於分析模型在某一層學習到的東西。在理解這兩種可視化方法,很容易理解 ...
轉載請注明出處,樓燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 以下部分代碼是根據caffe的python接口,從一次forw ...
該文對體數據進行綜述,並介紹了體數據的各種算法和技術的特點。 前言 由於3D數據采集領域的高速發展,以及在具有交互式幀率的現代化工作站上執行高級可視化的可能性,體數據的重要性將繼續迅速增長。 數據集可以通過MRI,CT,PET,USCT或回聲定位等技術捕獲,也可以通過物理模擬(流體動力學 ...
CNN可視化技術總結(一)-特征圖可視化 CNN可視化技術總結(三)--類可視化 導言: 上篇文章我們介紹了特征圖可視化方法,對於特征圖可視化的方法(或者說原理)比較容易理解,即把feature map從特征空間通過反卷積網絡映射回像素空間。 那卷積核怎樣可視化 ...
feature map的含義(摘自這篇知乎) Feature Map(特征圖)是輸入圖像經過神經網絡卷積產生的結果 。 層與層之間會有若干個卷積核(kernel),每一層中的每個feature m ...
導言: 在CV很多方向所謂改進模型,改進網絡,都是在按照人的主觀思想在改進,常常在說CNN的本質是提取特征,但並不知道它提取了什么特征,哪些區域對於識別真正起作用,也不知道網絡是根據什么得出了分類結果。 如在上次解讀的一篇論文《Feature Pyramid ...
前面幾篇文章講到了卷積神經網絡CNN,但是對於它在每一層提取到的特征以及訓練的過程可能還是不太明白,所以這節主要通過模型的可視化來神經網絡在每一層中是如何訓練的。我們知道,神經網絡本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map應該是稀疏的以及包含典型的局部信息。通過模型可視化能有一些 ...