cnn可视化的网站 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

CNN卷积特征的可视化

本文主要是实现了一个简单的卷积神经网络,并对卷积过程中的提取特征进行了可视化. ?...卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在空间上是有组织结构的,每一个像素在空间上和周围的像素是有关系的,和相距很远的像素基本上是没什么联系的,每个神经元只需要接受局部的像素作为输入...权值共享和池化两个操作使网络模型的参数大幅的减少,提高了模型的训练效率....池化: 降采样,对卷积(滤波)后,经过激活函数处理后的图像,保留像素块中灰度值最高的像素点(保留最主要的特征),比如进行 2X2的最大池化,把一个2x2的像素块降为1x1的像素块....训练数据中的一个样本 ? 第一个卷积层提取的特征 ? 2x2池化后的特征 ? 第二层卷积提取特征 ? 2x2池化后的特征 ?

1.2K1 0

基于DeepStream的CNN的可视化理解

对CNN进行可视化是一项重要的工作，有助于理解深度学习模型的黑箱里面到底是什么东西。...有个著名的工具是：deep-visualization-toolbox里面还实现了对各种类别的展示，同时还有个遮挡的实验，令人印象深刻。　　...此外，只用tensorflow的deepstream来学习一下CNN的模型到底都有哪些东西。...并可以产生高精度的图像。...这种展示效果还是非常好的。当然看到说可以对上面的特征层可以再进行排序的，可能会产生意想不到的效果。以后有时间再测试一下。

1.2K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

CNN的一些可视化方法！

，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图，可视化卷积核，可视化图像中类激活的热力图。...对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文将介绍以下3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图。可视化卷积核。可视化图像中类激活的热力图。...可视化中间特征图这种方法很简单，把网络中间某层的输出的特征图按通道作为图片进行可视化展示即可，如下述代码所示： import matplotlib.pyplot as plt #get feature...上图为某CNN 5-8 层输出的某喵星人的特征图的可视化结果(一个卷积核对应一个小图片)。可以发现越是低的层，捕捉的底层次像素信息越多，特征图中猫的轮廓也越清晰。越到高层，图像越抽象，稀疏程度也越高。...可视化图像中类激活的热力图即显示原始图片的不同区域对某个CNN输出类别的“贡献”程度，如下面图片所示： ?

2K1 0

【深度学习系列】CNN模型的可视化

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。...可视化有很多种，比如：feature map可视化、权重可视化等等，我以feature map可视化为例。...：Hypercolumns——将一个像素的 hypercolumn 定义为所有 cnn 单元对应该像素位置的激活输出值组成的向量），比较好的tradeoff了前面两个问题，直观地看如图： ?...extract_features_with_layers([1, 4, 7]) 126 extract_features_with_layers([1, 4, 7, 10, 11, 14, 17]) ---- 总结　　还有一些网站做的关于...CNN的可视化做的非常不错，譬如这个网站：http://shixialiu.com/publications/cnnvis/demo/，大家可以在训练的时候采取不同的卷积核尺寸和个数对照来看训练的中间过程

1.5K7 1

资源 | Picasso：开源的CNN可视化工具

幸运的是，类似局部遮挡 [3] 与显著图 [4] 这样的标准可视化提供了对学习过程的理性检验。用于标准神经网络可视化的工具包 [5] 的确存在，它们与监视训练过程的工具连在一起。...在 Merantix 中，我们尤其感兴趣于卷积神经网络（CNN），它们将图像作为输入并进行分类。我们根据这些参数开发了 Picasso，但这个框架十分灵活，足以用于所有其他模型中。...尽管所包含的可视化应当在不同的神经网络之间都足够稳固，但如果你愿意，仍然可以实现模型特定的可视化。我们提供了几个开箱即用的标准可视化: 1....而你只需要将可视化代码放在可视化文件夹中，再绘制一个 HTML 模板来显示即可。若想查看如何构建简单的可视化示例，请参阅 ClassProbabilites 可视化教程。...系统给出的相对分类概率与你可做出的最简单的可视化有关。使用你自己的模型当然，你将会使用已包含的可视化与经过训练的神经网络。我们已将其尽量简化，但你至少应定义三种方法： 1.

1.4K8 0

Python可视化 | 基于CNN的台风云图的heatmap可视化

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。...通过卷积、池化、激活等操作的配合，卷积神经网络能够较好的学习到空间上关联的特征。给定一张输入图像，对于一个卷积层的输出特征图，用类别相对于通道的梯度对这个特征图中的每个通道进行加权。...直观上来看，理解这个技巧的一种方法是，你是用“每个通道对类别的重要程度”对“输入图像对不同通道的激活强度”的空间图进行加权，从而得到了“输入图像对类别的激活强度”的空间图。 ?...143,667,240 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ heatmap可视化...inp_img = Image.open(p) yield inp_img.resize((img_w, img_h)) for img in load_images('cnn_heatmap-master

1.1K2 0

DL｜CNN可视化研究综述（一）

2014年Simonyan等人利用这种方法进一步最大化了输出层 CNN 神经元的激活 (https://arxiv.org/abs/1312.6034)，2013年Zeiler和Fergus等人提出的基于反卷积神经网络的可视化方法...通过DeconvNet实现的特征可视化目前被广泛应用于描述网络深度越来越深的情况下，CNN是怎样学习越来越复杂的特征的： 2....因此，上述技术可以很容易地找到满足目标的这种组合（激活神经元或再现层编码），但还远未达到产生可识别的图片的水平：这种效果归根于CNN的识别特性，其在训练集之外基本上是未被指明的。...然而，它们（CNN）仍会在输入域中产生各种各样的“组件”。...使用此网络正确分类的生成样本可用作首选输入进行可视化。二、初步结论深度可视化可以帮助理解你的网络。它有助于深入了解所你的模型所学习的功能。

1.1K4 0

卷积神经网络特征图的可视化(CNN)

卷积神经网络(CNN)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。...理解卷积层 1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。...4、特征图: 特征图是卷积神经网络(CNN)中卷积层的输出。它们是二维数组，包含卷积滤波器从输入图像或信号中提取的特征。卷积层中特征图的数量对应于该层中使用的过滤器的数量。...特征图可视化这里我们使用TF作为框架进行演示 ## Importing libraries # Image processing library import cv2 # Keras from...CNN不同层的特征图，可以更好地理解网络在处理图像时“看到”的是什么。

1.1K2 0

【深度】Deep Visualization:可视化并理解CNN

【导读】本文利用非参数化方法来可视化CNN模型，希望帮助理解CNN。专知公众号转载已获知乎作者余俊授权。...当然，虽然无法完全“打开”这个“黑盒”，但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作。其中一个工作就是今天我们讨论的重点：可视化CNN模型，这里的可视化指的是可视化CNN模型中的卷积核。...,通过简单的配置安装之后，我们就可以对CNN模型进行可视化了。...，虽然还是不能完全解释CNN这个黑盒，但是通过可视化，我们发现了CNN学习到的特征呈现分层特性，底层是一些边缘角点以及颜色的抽象特征，越到高层则越呈现出具体的特征，这一过程正与人类视觉系统类似。...可视化训练模型不但可以洞察CNN的操作，也可以帮助我们在前几层选择更好的模型架构。

2.2K4 0

教程：如何直接从可视化CNN layers中的特征

简介我们把神经网络比作眼睛，我们看看卷积神经网络（CNN）能够观察到什么： [站外图片上传中......(image-d0c56d-1609856640469)] 基础条件：- 读者知道如何构建CNN模型。读者了解可训练的参数计算以及各个中间层的输入和输出的大小。...注意：在这里，我们只关心构建CNN模型并观察其特征图（feature map），我们不关心模型的准确性。...，让我们建立一个CNN模型： model=tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(8,(3,3),activation...Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 正如我们在上面看到的，

9143 0

CNN层和特征可视化VGG-16

CNN结构 ? CNN图层 ? VGG-16 CNN由处理视觉信息的层组成。CNN首先接收输入图像，然后将其传递通过这些层。有几种不同类型的层:最常用的层：卷积，池化和完全连接的层。...首先，让我们来看看完整的CNN架构; 下面是一个名为VGG-16的网络，它经过培训可识别各种图像类别。它接收图像作为输入，并输出该图像的预测类。 ?...unsqueeze(1).type(torch.FloatTensor) model = Net(weight) # print out the layer in the network print(model) 可视化每个过滤器的输出...Maxpooling是CNN中最常见的池化层类型，但也有其他类型，如平均池化。 ? 全连接层在一系列卷积和池化层之后的完全连接的层。...CNN网并训练它来对这组图像进行分类。

5.1K2 0

CNN超参数优化和可视化技巧详解

在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。...接下来，我们简单列举几个影响CNN网络的关键超参数。学习率学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。...当然，可根据神经网络的理论经验，进行超参数的手动调整在一些场景下也是可行的。可视化我们可以通过可视化各个卷积层，来更好地了解CNN网络是如何学习输入图像的特征。...可视化有两种直接方式，分别是可视化激活程度和可视化相关权重。在网络训练过程中，卷积层的激活情况通常会变得更为稀疏和具有局部特性。.../papers/volume13/bergstra12a/bergstra12a.pdf 3．CS231n课程中理解和可视化卷积神经网络： https://cs231n.github.io/understanding-cnn

2.3K4 0

Python搭建Keras CNN模型破解网站验证码

在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下： ? 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： ?...将数据集分为训练集和测试集，占比为8：2，该模型训练的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from

5373 0

CNN可视化最新研究方法进展（附结构、算法）

本文为 CNN 可视化理解的最新综述，AI科技大本营将重点内容摘选如下。目前，学术界已经提出了很多和 CNN 可视化相关的工作，在早期的研究阶段，可视化主要集中在低层特征。...随着 CNN 的快速发展和实施，可视化已经扩展到解释 CNN 的整体工作机制。这些工作主要是从网络结构，算法实施和语义概念的角度来对其进行解释。...最终，他们通过解释 CNN 隐藏特征应用 DeconvNet 结构进行 CNN 可视化，这使它成为了一种可视化 CNN 的有效方法。 ?...▌总结在本文中，我们回顾了 CNN 可视化方法的最新发展。并从结构，算法，操作和实验方面多个角度呈现了四种具有代表性的可视化方法，以涵盖 CNN 可解释性研究的最新成果。...另外，为了揭示 CNN 内部的解释机制，可视化工作需要针对不同的 CNN 组件采取不同的分析角度。此外，CNN 通过可视化获得的更好的可解释性实际上有助于 CNN 优化。

7874 0

CS231n：7 理解和可视化CNN

CS231n第七节：理解和可视化CNN 传送门：[Understanding and Visualizing Convolutional Neural Networks](https://cs231n.github.io...将这个二维向量作为一个坐标，将所有图片放到对于坐标的网格中，得到一个可视化图像，如下图所示。从图中可以发现，彼此相邻的图像在CNN表示空间中也很接近，这意味着CNN“认为”它们非常相似。...有关此可视化是如何产生相关代码的更多详细信息，以及不同尺度下的更多相关可视化，请参阅t-SNE visualization of CNN codes。...流程具体流程如下：使用一个在ImageNet上预训练的CNN模型（如VGG-19）在CNN中前向传播需要合成的纹理图片，每一层得到一个特征图，大小为每一层计算一个Gram矩阵，每个矩阵的大小为...其他内容下面罗列一些可视化不同的网络内容的方法论文：引导式反向传播：Striving for Simplicity: The All Convolutional Net 基于CNN编码的原始图像重建

7071 0

经典卷积神经网络（CNN）结构可视化工具

前言本文将介绍一种在线网络工具，可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学，一定很熟悉Netscope。...它就是用来可视化Caffe的prototxt文件，那么prototxt文件又是啥呢？简而言之，prototxt就是定义卷积神经网络结构的文件，有点类似于YOLO的cfg文件。...Netscope CNN Analyzer 该在线网络工具提供10多种经典网络的可视化文件，如AlexNet、GoogLeNet、YOLO、ResNet系列和Inception系列等。...本文是为了安利这个网站，所以就不对卷积神经网络框架本身来详细介绍了，后面会陆续推出论文详解，敬请期待。为了精简，这里简单以AlexNet和Inception网络为例来介绍。 AlexNet ?...Inception-A部分，可视化的效果相当好，很容易理解各个隐藏层之间的输入输出及网络的结构。

1.4K0 0

推荐几个算法可视化网站！

对于这一点，可以通过一些可视化动画来帮助理解。下面大彬推荐几个学习数据结构和算法的可视化工具。...网站容易操作、内容丰富且容易理解，非常nice~虽然网站是英文的，不过都是些容易理解的术语，英文不好的小伙伴也不会有很大的阅读障碍。下图演示红黑树插入节点的操作，非常直观！...BinaryTreeVisualiser 一款二叉树可视化的工具，可以用来学习二叉树，超级好用。...bigocheatsheet 这个网站总结了常用算法的时空Big-O复杂性，常见数据结构操作的时间复杂度。...地址：http://cooervo.github.io/Algorithms-DataStructures-BigONotation/index.html 以上就是今天要推荐的几个学习数据结构和算法的可视化网站

1.7K1 0

中国制造:碉堡的TCGA可视化网站GEPIA

听生信群里大神闲聊，说他师弟做了个TCGA可视化工具，并且有志于各种数据库的可视化，我就点开链接看了一下，不点就算了，一点开不得了，本来我还举了个例子：就像我手上的锤子手机，千万别用，用了就无法回头...基于TCGA数据库的网站有很多但我最关心的功能只有三个（我是临床医生），差异表达，生存分析，相关性分析，这也是我筛选课题的一个方向基因能够差异表达是前提，没有差异就不大可能用于诊断，也不适合当做治疗靶点...通过基因的相关性分析找出他的朋友们，所谓物以类聚，看看这个人的朋友基本上就知道他是什么样子的人。有一个恐怖的传说一直让我后背冒汗心里起火：你的工资是跟你密切交往的6个朋友的平均值。...此外，你是可以选择呈现方式的，按照如下步骤操作可以得到漂亮的癌和癌旁的表达图 ? 点击plot之后是这个样子的，可以下载，可以直接放在文章里面，如果再挑选几个癌症一起作图，也很方便。 ?...我们试一试表观遗传有没有影响，在UCSC数据库中打开VDAC1（更为严谨的做法是使用乳腺组织的Chip-seq数据来分析，以后会写ENCODE数据库），我的妈呀，他的启动子区域这么汹涌澎湃的H3K27ac

2.1K6 0

融合基因调控预测可视化网站

具体的数据库内容和每一个相关的文章，可以在Browse里面查看。对于发表的具体文章，我们可以点击每一个链接来具体查看。 ?...融合基因相关调控的注释这个数据库对于融合基因从DNA水平、mRNA水平再到蛋白水平的功能都进行了注释，其中功能的注释使用的也是其他的数据库来进行预测的。...这个数据库是基于发表的文章收集到的转录因子调控信息，数据库具体的网址是：https://www.grnpedia.org/trrust/ .有兴趣的可以看一下。 ?...03 数据库总结以上就是这个数据库的基本使用情况。通过了解数据库的背景内置数据集我们就知道数据库的结果是怎么产生的了。...另外关于融合基因查询结果的影响，这个数据库介绍的文献提供一个例子，可以当中研究融合基因的参考，这个有兴趣的可以去看一下。想要查看数据库文章的，可以点击阅读原文直达文章链接哦。

7644 0

Logstalgia – 可视化网站日志分析软件

每天被DDoS和CC是不是觉得很头疼，面对这些攻击需要快速丁维攻击的url和IP是一件头疼的事，面对网站access.log那么密密麻麻的访问记录，一条一条的筛选是不可能的，如果可以用一种动画的形式来展示...Logstalgia就是这样的软件，它通过分析Apache、Nginx、Lighttpd等Web服务产生的日志，以可视化展现给管理员，那么下面就来简单介绍怎么使用这款软件。...首先我们需要明白的事，Logstalgia是不需要安装在服务器里的，一般我们的运维都是在第二天来回看前一天的访问Log，看是否有异常，那么我们只需要把Logstalgia安装在本地电脑即可，但是有一个前提...官方网站 http://logstalgia.io 日志格式 12345678 NCSA通用日志格式（CLF） "％h％l％u％t％”％r％s％b"带虚拟主机的NCSA通用日志格式 "％v％h％l％u.../example.log 使用说明以Windows10为例，找到你的安装目录，安装目录的根目录如下图 ?

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭