原文:CNN可視化技術總結(一)--特征圖可視化

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 Transformer 簡稱FPT 中,作者提出背景信息對於識別目標有重要作用,因為電腦肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的鍵盤鼠標的 ...

2021-01-26 10:35 0 2385 推薦指數:

查看詳情

CNN可視化技術總結(三)--類可視化

CNN可視化技術總結(一)-特征可視化 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 ...

Mon Feb 15 07:46:00 CST 2021 0 316
Caffe CNN特征可視化

的卷積核和卷積,可以看到一些明顯的邊緣輪廓,左側是相應的卷積核 第一個Pooling層的特征 第 ...

Sat Jan 16 06:40:00 CST 2016 2 15866
CNN可視化技術總結(二)--卷積核可視化

CNN可視化技術總結(一)-特征可視化 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可視化方法,對於特征可視化的方法(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 ...

Mon Feb 15 07:52:00 CST 2021 0 591
CNN可視化技術總結(四)--可視化工具與項目

CNN可視化技術總結(一)-特征可視化 CNN可視化技術總結(二)--卷積核可視化 CNN可視化技術總結(三)--類可視化 導言: 前面介紹了可視化的三種方法--特征可視化,卷積核可視化,類可視化,這三種方法在很多提出新模型或新方法的論文中很常見,其主要作用是提高模型或者新方法 ...

Thu Feb 18 00:23:00 CST 2021 0 364
CNN特征提取結果可視化——hooks簡單應用

CNN特征提取結果可視化——hooks簡單應用在神經網絡搭建時可能出現各式各樣的錯誤,使用hook而非print或者簡單的斷點調試有助於你更清晰的意識到錯誤所在。 hook的使用場景多種多樣,本文將使用hooks來簡單可視化卷積神經網絡的特征提取。用到的神經網絡框架為Pytorch ...

Tue Apr 13 06:42:00 CST 2021 0 251
PyTorch模型訓練特征可視化

當你想了解網絡學習了什么的時候,一般都想着將特征可視化,列如backbone中第一層輸出特征[batch,channel,hight,width],該如何將其特征呈現呢? 如果你也在為此煩惱,本文將簡單介紹可視化內容,並使用代碼將其呈現,可視化,本文內容如下: 1.特征可視化 ...

Mon Aug 30 06:37:00 CST 2021 0 296
數據可視化總結

之前三周分別針對Berkeley Earth,AQICN和Earth Nullschool三個網站的前端技術做了總結,分別簡稱為BAE,今天我們拋開技術,和大家聊兩點: 三個網站的對比 數據可視化的認識 三個網站的對比 如果做一個比喻,我的感覺是B像一個事業有成的中年 ...

Tue Jun 27 16:49:00 CST 2017 0 2051
yolov4特征過濾可視化

之前寫了一篇卷積特征模型可視化,是針對.weight模型的,這篇是針對檢測圖片的,具體檢測時,看過濾器如何工作。 特征模型卷積層可視化參考https://www.cnblogs.com/fengxiaokang/p/13503868.html 工作原理:yolov4的模型是162層,每一層 ...

Tue Aug 18 05:04:00 CST 2020 2 549
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM