1.概念反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补 0 来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。图1 反卷积原理图（stride=1） 图1 反卷积原理图（stride=2）2.数学推导假设输入图像 input 尺寸为 4×4 ，元素矩阵为：卷积核 kernel 尺寸为 3×3
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport ma
原创
2023-02-06 16:59:23
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文章目录1. 效果图2. 完整代码3. 代码说明4. 可视化梯度，feature 文章中的代码是参考 基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述。 1. 效果图 先看效果图(第一张是原图，后面的都是相应的特征图，这里使用的网络是resnet50，需要注意的是下面图片显示的特征图是经过放大后的图，原图是比较小的图，因为太小不利于我们观察):2. 完整代码impor
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2024-05-31 10:16:11
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参考这篇文章： http://blog..net/hjimce/article/details/50544370 文章里面有不少很有意思的内容。但是说实话，我没怎么看懂。 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《Visualizing and Understanding Con
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2018-03-01 16:30:00
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# PyTorch卷积可视化
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的功能来构建和训练神经网络模型。在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的模型结构，用于图像识别、目标检测等任务。在PyTorch中，我们可以通过可视化卷积过程来更好地理解模型的工作原理。
## 卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种专门设计用于处理
原创
2024-03-23 04:21:49
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import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matp
原创
2023-02-06 16:59:31
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可变形卷积即DCN（缩写取自Deformable ConvNets）提出于ICCV 2017的paper:Deformable Convolutional Networks论文paper地址：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV_2017_p
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2024-10-25 13:19:39
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这是卷积神经网络笔记第九篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。 许多文献中都提出了几种理解和可视化卷积网络的方法，部分原因是因为人们普遍诟病神经网络中学习的特征不可解释。下面将简要介绍其中一些方法和相关工作。1. Visualizing the activations 最直接的可视化技术是显示网络在前向传播过程中的激活情况。对于ReLU网络，激活通常开始时看起来比较臃肿和密集，但随着
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2024-01-02 20:15:25
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目录pytorch可视化网络结构可视化CNN可视化卷积核特征图可视化CNN显著class activation map使用tensorBoard完成训练可视化模型PyTorch官网图像参数pytorch可视化网络结构可视化深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()，pytorch使用torchinfo：可视化网络结构需要进行一次前向传播以获得特定层的信息import to
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2024-05-18 22:59:06
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxloveai.techAI图谱，一个全新的IT技术分享社区原创作者在AI图谱平台上每...
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2021-10-26 16:02:56
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此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化。只介绍了卷积核的可视化，不涉及特征图的可视化。 前期准备，需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel （此处用的examples中的mnist里的）第一步：在创建D:\caffe-master\matlab\demo 下创建
作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这
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2020-06-12 12:07:00
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayxloveai.techAI图谱，一个全新的IT技术分享社区原创作者在AI图谱平台上每...
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2022-04-25 21:58:48
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卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）使用Keras来搭建VGG网络深度神经网络可解释性：卷积核、权重和激活可视化（pytorch+tensorboard）:代码：# coding: utf-8
from keras.models import Model
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models im
Python编程学习圈 2020-06-12前言深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型的结果呢？这是个合理的问题。以一个为检测癌症而训练的深度学习模型为例。这个模型告诉你，它99%确定它已经检测到癌症，但它并没有告诉你为什么或者如何做出这个决
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2021-04-05 14:36:01
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# Python可视化卷积层的矩阵参数
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型结构，用于图像识别、语音识别等任务。卷积层是CNN的核心组件之一，其中的参数矩阵决定了卷积操作的特征提取能力。在本文中，我们将介绍如何使用Python可视化卷积层的参数矩阵。
## 卷积层参数矩阵的理解
在卷积神经网络中，卷积层的参数矩阵包括卷积核的权重和偏置。卷积核是一个小矩阵，通过卷积操作在输入数
原创
2024-05-14 05:46:31
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可视化网络结构torchinfo.summary()就行了，必需的参数分别是model，input_size[batch_size,channel,h,w]，更多参数可以参考documentation，下面让我们一起通过一个实例进行学习。import torchvision.models as models
from torchinfo import summary
resnet18 = mode
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2024-05-17 15:03:44
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机器学习19:反卷积算法（转载和整理） 在整理全卷积网络的过程中，被反卷积的概念困扰很久，于是将反卷积算法单独整理为一篇博客，本文主要转载和整理自知乎问题如何通俗易懂地解释反卷积？中的高票答案。1.反卷积概述：
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2023-10-05 16:09:20
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前言：上一篇文章中《Tensorboard深入详解（一）——使用keras结合Tensorboard可视化神经网络详细教程》，我们可以看出使用keras预定义的回调函数可以非常方便的实现Tensorboard可视化，简单高效、使用快捷。但是也有不好的地方，比如我不想查看所有的权重，我只对某一个有兴趣，那我就不得不保存所有的信息到日志文件里面，这导致比较浪费，要是有办法可以定制就好了，本文不再继续使
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2024-01-30 01:04:33
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sensor、codec、display device都是基于pixel的，高分辨率图像能呈现更多的detail，由于sensor制造和chip的限制，我们需要用到图像插值（scaler/resize）技术，这种方法代价小，使用方便。同时，该技术还可以放大用户希望看到的感兴趣区域。图像缩放算法往往基于插值实现，常见的图像插值算法包括最近邻插值（Nearest-neighbor）、双线性插值（Bil
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2024-09-17 16:29:36
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