如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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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可视化特征图可视化可视化为深度学习模型的训练和测试过程提供了直观的解释。在MMYOLO中，可以使用VisualizerMMEngine中提供的feature map可视化，具有以下特点：支持基本绘图界面和特征图可视化。支持选择模型中的不同层来获取特征图。显示方式包括squeeze_mean、select_max、topk。用户还可以使用 自定义特征图显示的布局arrangement。特征图生成您可
目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-19 6、GoogLeNet7、Inception v3/v48、ResNet ILSVRC9、preResNet10、ResNeXt11、随机深度12、 DenseNet13、SENet ILSVRC1、基本架构我们用conv代表卷积层、bn代表批量归一层、pool代表汇合层。最常见
1.论文相关 论文题目：Hu, Guosheng, et al. "Attribute-Enhanced Face Recognition with Neural Tensor Fusion Networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. 2.摘要
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
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2023-12-14 10:56:56
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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
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2024-04-11 10:17:02
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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
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2023-10-26 11:44:16
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# 深度学习特征图可视化
深度学习作为一种强大的机器学习技术，在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。在深度学习模型中，特征图是非常重要的概念，它代表了不同层次的抽象特征。通过可视化特征图，我们可以更好地理解深度学习模型的工作原理，帮助调试模型并提高性能。
## 特征图是什么？
特征图是深度学习模型中的一种数据结构，用于表示经过卷积层或全连接层处理后的图像或数据。在卷积神经网络（CNN）
原创
2024-02-22 05:12:08
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# 可视化深度学习特征图
深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。为了理解深度学习模型的工作原理，尤其是卷积神经网络（CNN），可视化特征图（feature map）成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何可视化深度学习中的特征图，并包含相应的代码示例。此外，我们还将使用甘特图和旅行图来展示学习过程。
## 1. 深度学习特征图的概述
在卷积神经网络中，每一层的输出称为特
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
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2024-05-15 06:18:38
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通过可视化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。例如，第一层可能会学习简单的特征，如边缘和角
原创
2024-05-13 11:38:49
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# 深度学习中的可视化特征图
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。随着模型的复杂度增加，理解和解释深度学习模型的决策过程变得愈加重要。可视化特征图的技术则帮助我们从模型中提取出有用的信息，了解它们如何工作的。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow/Keras可视化卷积神经网络中的特征图，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是特征图？
特
原创
2024-09-16 05:12:36
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0 摘要本文提出一种基于深度学习的网络GCNv2，用于关键点和描述子的生成。GCNv2是建立在我们之前的方法GCN上的。GCN是一个为3D射影几何进行训练的网络。GCNv2采用二进制描述子向量作为ORB特征，可以方便地在ORB- slam2等系统中替换ORB。与仅能在桌面硬件上运行的GCN相比，GCNv2显著提高了计算效率。展示了使用GCNv2功能的ORB-SLAM2的修改版本如何在嵌入式低功耗平
《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
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在机器学习中，通常需要先了解训练的数据集，才能决定选择哪种特征预处理方法、哪种模型，以便获得问题的最优解法。最有效的了解训练数据集的方法是可视化训练数据集，从各种可视化的图中观察训练数据集特征。本文将介绍如何使用Python机器学习库Pandas可视化训练数据集。Pandas是Python中高效的数据加载、数据分析工具，它是基于NumPy实现的，提供了很多有用的函数接口。引言本教程将介绍5中常用的
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2024-01-30 06:47:22
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文章目录前言更新一下一、torchvision.models._utils.IntermediateLayerGetter*注意：torcvision的最新版本0.13，已经取消了pretrained=True这个参数，并且打算在0.15版正式移除，如果用pretrained这个参数会出现warring警告。现在加载与训练权重的参数改成了**weights**，这样可以加载不同版本的预训练权重，
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2024-01-04 11:31:19
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将深度图映射到颜色空间，是深度图更易查看，下面是颜色空间：代码，需要做的就是把for循环里面的文件路径和转换后的输出文件夹改一下就可以直接使用python3运行，你可能需要先安装必要的python包，例如opencv-python、numpy和PIL：import cv2
import os.path
import glob
import numpy as np
from PIL import I
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2023-05-24 23:51:12
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tensorboardX是为解决pytorch框架可视化训练问题的，不过据说目前pytorch已经支持使用tensorboard进行可视化了。TensorboardX可以提供中很多的可视化方式，本文主要介绍scalar 和 graph，这在深度网络调试时主要使用的，一个用于显示训练情况，一个用于显示网络结构。使用TensorboardX首先，需要创建一个 SummaryWriter 的示例：fro
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2023-12-27 10:01:45
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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
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