一、数据描述1.1、数据集描述movies数据框包含45456行，有共10列，有adult，belongs_to_collection，budget，genres，homepage等24个，对应每个电影的的一些特征。type：类型director：导演country：国家keyword：关键字score：评分belongs_to_collection：归属popularity：声望revenue：
导言： 在CV很多方向所谓改进模型，改进网络，都是在按照人的主观思想在改进，常常在说CNN的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征，哪些区域对于识别真正起作用，也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT
# NLP特征可视化实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现NLP特征可视化。在本文中，我将向你展示一个简单的流程来实现这一目标。首先，让我们来看一下整个流程的步骤。
## 流程步骤
下表列出了实现NLP特征可视化的步骤。
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征提取 |
| 步
1. 可视化单张图片from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import torch
if __name__ == '__main__':
summary_writer = SummaryWriter(log_dir='log_image', comment='test tensorboard image', filename
TensorBoard可以将训练过程中的各种绘制数据展示出来，包括标量（scalars），图片（images），音频（Audio）,计算图（graph）,数据分布，直方图（histograms）和嵌入式向量。
使用TensorBoard展示数据，需要在执行Tensorflow就算图的过程中，将各种类型的数据汇总并记录到日志文件中。然后使用TensorBoard读取这些日志文件，解析
数据可视化简介可视化：用可视形式进行解释的动作或过程；形象化可视化的作用记录信息 分析推理 证实假设 交流思想可视化的原因因为当今处于信息爆炸的时代，处理数据的能力成为了一项至关重要的技术。通过进行可视化可以很好的对大量数据进行处理并很好的展现出来。可视化的总结协助思考 使用感知代替认知 作为大量工作记忆的外界辅助 增强认知能力视觉感知与认识感知：关于输入信号的本质； 看见的东西 认知：关于
TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前TensorFlow程序运行的最新状态。1、TensorBoard简单介绍：以下的简单代码完成了T
最近一直在搞课题，因为看代码不直观，所以将网络结构进行可视化处理。使用了两种方法，各有优缺点，下面记录一下使用方法供人参考方法一：torchsummary可视化torchsummary可视化是pytorch可视化的一种方法，需要安装库，关于库的安装可以搜一下帖子，然后就是关于使用方法。首先导入这个库，在model里更改需要可视化的结构，这里我可视化的是我的判别器，然后传入网络设定的256x1024
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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2022-04-25 21:58:48
114阅读
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
faster rcnn主要包括两部分：rpn网络和rcnn网络。rpn网络用于保留在图像内部的archors，同时得到这些archors是正样本还是负样本还是不关注。最终训练时通过nms保留最多2000个archors，测试时保留300个archors。另一方面，rpn网络会提供256个archors给rcnn网络，用于rcnn分类及回归坐标位置。下文将主要
Feature
原创
2023-06-25 10:07:56
304阅读
# 深度学习特征可视化
深度学习特征可视化是一种通过理解神经网络中的特征表示来解释和理解深度学习模型的方法。本文将介绍实现深度学习特征可视化的流程和所需的代码。
## 流程
下面是实现深度学习特征可视化的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载预训练的深度学习模型 |
| 2 | 选择感兴趣的特征层 |
| 3 | 准备输入图像 |
| 4 | 前向
原创
2023-08-03 06:49:56
185阅读
一、数据可视化的特点 1、离散性 2、数据的结构是规则（结构化）的或是不规则（非结构化）的 3、数据具有一定的空间尺度 二、数据集
DeepDream是利用指定标签，通过方向传播调整输入图像来让固有的CNN网络能够生成出目标标签图像。它与CNN的不同在于，CNN是利用真实标签对训练图片集的误差来修正神经网络，让神经网络能够识别图像。而DeepDream则是利用一个固定的网络，让一个随机图像能够逼近网络的识别图像。!下图就是deep_dream生成的海星图 下面的代码是经过优化的，可生成高质量deep_dream图像的代码，可以
《PCL深度图可视化》 对于做CV的同学而言，可能会涉及双目摄像头采集的深度图像，比如常用的Kinect、RealSense 采集的深度图甚至雷达采集的三维数据，这就需要一个有力的分析和处理点云数据的库，PCL（Point Cloud Library），本文记录了 MacOS 下以深度图转点云并可视化的过程，使用 pcl_viewer 工具来进行点云可视化。Key Words：深度图，点云可视化
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2023-08-29 21:37:20
190阅读
目录数据准备统计gt_boxdatasetPointRCNNPointRCNN网络结构训练过程思考 数据准备统计gt_box作者使用generate_gt_database.py生成储存了数据集所有Car的gt box的信息的文件，包括每个gt box的：sample_id：gt box所对应的文件名cls_type：gt box的cls typegt_box3d：gt box的3D信息poin
可视化建模 可视化建模（VISUAL MODELING）是利用围绕现实想法组织模型的一种思考问题的方法。模型对于了解问题、与项目相关的每个人（客户、行业专家、分析师、设计者等）沟通、模仿企业流程、准备文档、设计程序和数据库来说都是有用的。建模促进了对需求的更好的理解、更清晰的设计、更加容易维护的系统。 可视化建模就是以图形的方式描述所
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2023-09-09 22:57:24
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前言在利用深度学习进行分类时，有时需要对中间的特征图进行可视化操作，看看网络都学习
原创
2022-06-27 15:58:03
241阅读
