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  • caffe在进行图像训练时,对特征或中间结果进行可视化,可以帮助更好的对...卷积和反卷积时,使用的参数是共享的,都是卷积时学习到的参数。如下:#加载网络和逆向网络 net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'model.caf

    caffe在进行图像训练时,对特征或中间结果进行可视化,可以帮助更好的对训练过程和图像的理解。
    caffe中的可视化,另一种是把网络中间的某层,做卷积的相反动作,用于把某层还原成原来的图像。卷积和反卷积时,使用的参数是共享的,都是卷积时学习到的参数。如下:

    #加载网络和逆向网络
    net = caffe.Net('deploy.prototxt',
                    'model.caffemodel',
                    caffe.TEST)
    invnet = caffe.Net('invdeploy.prototxt',caffe.TEST)
    #加载图像进行处理生成中间结果
    net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', caffe.io.load_image('h2.jpg'))
    out = net.forward()
    #卷积/反卷积 参数共享
    for b in invnet.params:
        invnet.params[b][0].data[...] = net.params[b][0].data.reshape(invnet.params[b][0].data.shape)
    invnet.blobs['pooled'].data[...] = feat
    invnet.blobs['switches5'].data[...] = net.blobs['switches5'].data
    invnet.blobs['switches2'].data[...] = net.blobs['switches2'].data
    invnet.blobs['switches1'].data[...] = net.blobs['switches1'].data
    invnet.forward()
    
    #显示图像
    plt.clf()
    feat = norm(invnet.blobs['conv1'].data[0],255.0)
    gci=plt.imshow(transformer.deprocess('data', feat))
    plt.colorbar(gci);
    plt.show()
    def vis_square(data, padsize=1, padval=0):
        data -= data.min()
        data /= data.max()
        # force the number of filters to be square
        n = int(np.ceil(np.sqrt(data.shape[0])))
        padding = ((0, n ** 2 - data.shape[0]), (0, padsize), (0, padsize)) + ((0, 0),) * (data.ndim - 3)
        data = np.pad(data, padding, mode='constant', constant_values=(padval, padval))
        data = data.reshape((n, n) + data.shape[1:]).transpose((0, 2, 1, 3) + tuple(range(4, data.ndim + 1)))
        data = data.reshape((n * data.shape[1], n * data.shape[3]) + data.shape[4:])
    
        plt.imshow(data)
        plt.axis('off')
        plt.show()

    最终结果
    原图1
    这里写图片描述
    中间结果1
    这里写图片描述
    原图2
    这里写图片描述
    中间结果2
    这里写图片描述

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  • https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6932772.html
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  • 一张图片,通过tensorflow进行卷积,然后进行反卷积,得到64特征,并可视化反卷积的图片
  • 1、《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》 2、《Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning》 3、《Stacked What-Where Auto-encoders》 ...

    1、《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》

    2、《Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning》

    3、《Stacked What-Where Auto-encoders》

    https://blog.csdn.net/lemianli/article/details/53171951

    https://blog.csdn.net/cf2SudS8x8F0v/article/details/78172909

    https://blog.csdn.net/aitazhixin/article/details/78553484

    https://blog.csdn.net/aitazhixin/article/details/78553484

    https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80269127

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  • 基于反卷积实习卷积神经网络的特征可视化可视化的网络模型为VGG-19,将每一卷积层的特征图可视化,数量可以自己设置。
  • 卷积可视化

    2017-08-29 21:07:18
    图像卷积操作的应用没有严格的数学推导,即没有数学推导表明每一层究竟表示什么。...文章中说反卷积,只是说卷积后的层c1利用卷积核的转置,得到上一层h1的结果。 那具体如何操作的呢?得到的h1与真实的

    图像卷积操作的应用没有严格的数学推导,即没有数学推导表明每一层究竟表示什么。

    为了了解卷积神经网络中每一层与原有图像的对应关系,

    文章Visualizing and Understanding Convolutional Networks通过反向卷积的方式实现了该过程。

    文章中说反卷积,只是说卷积后的层c1利用卷积核的转置,得到上一层h1的结果。

    那具体如何操作的呢?得到的h1与真实的上一层有什么关系呢?

    这个问题得从卷积网络的反向传播过程说起,卷积网络的反向传播过程可以参考一个专栏:

    http://blog.csdn.net/zy3381/article/details/44409535

    从这个博客中我们可以看到,反向传播过程中,计算delta值采用的也是卷积过程,

    只不过在h1层的上周围进行了填充而已,另外,这里用到的卷积核与正向传播时相比,

    进行了180度的旋转。

    ——————————————————————————————————————————

    这篇Visualizing and Understanding Convolutional Networks文章中filtering中采用的

    反卷积采用的就是反向传播过程中计算delta值得方法。

    至于为什么采用得到的delta值作为图像的可视化展示,从这个知乎问答中似乎能明白答案:

    https://www.zhihu.com/question/48938627

    :因为这样的反卷积过程类似于求feature对原图像的梯度,也就说凸显出哪些像素对某feature的

    影响大,影响大像素组成的图案就是这个feature的可视化显示。

    ——————————————————————————————————————————



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  • CNN可视化& 反卷积.zip

    2020-04-30 08:55:58
    2014 ECCV 深度学习卷积神经网络开始之作,CNN可视化,介绍了CNN不同层的作用及特征图的可视化,2011 ICCV 可视化反卷积论文
  • 随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用,其被越来越多的工作所采纳比如:场景分割、生成模型等。其中反卷积(Deconvolution)也有很多其他的叫法,比如:Transposed Convolution,Fractional Strided Convolution...
  • 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络;本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的...
  • 反卷积(Deconvolution)的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中,但是并没有指定反卷积这个名字,反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中...随着反卷积在神经网络可视化
  • 反卷积(Deconvnet)可视化理解卷积神经网络

    万次阅读 多人点赞 2016-11-15 15:42:37
    可视化理解卷积神经网络 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:《Visualizing and ...
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  • 『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 深度学习小白——卷积神经网络可视化(二) TensorBoard--TensorFlow可视化 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:...
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  • 参考这篇文章: ... 文章里面有不少很有意思的内容。...本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,...
  • 反卷积

    2017-11-14 13:39:42
    反卷积(Deconvolution)的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中,但是并没有指定反卷积这个名字,反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作...随着反卷积在神经网络可视化上的成功应
  • 虽然很多地方都说反卷积(deconvolution)和转置卷积(transposed convolution)是一个东西,但是严格意义上来讲...彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积 CSDN 结合上面那个卷积可视化项目来讲 有反卷积的数学推导 知乎 ...
  • 彻底搞懂CNN中的卷积和反卷积

    万次阅读 多人点赞 2019-01-05 22:37:25
    给大家介绍一个卷积过程的可视化工具,这个项目是github上面的一个开源项目。 卷积和反卷积 卷积(Convolutional):卷积在图像处理领域被广泛的应用,像滤波、边缘检测、图片锐化等,都是通过...

空空如也

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反卷积可视化