论文中的CNN网络绘制软件

最新推荐文章于 2025-11-14 17:44:06 发布
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#cnn #网络 #深度学习

本文介绍了多种用于绘制专业图表和神经网络结构的工具，包括PPT的高级功能、LaTeX格式的PlotNeuralNet、ConvNetDraw及科研绘图利器OriginLab等。这些工具可以帮助用户制作出高质量的视觉化内容。

一、PPT功能非常强大（红框部分是角度的设置）

其他属性调节，例如深度调节可以突出立体感。

 

 二、PlotNeuralNet（latex格式，输出是PDF文档）

 三、ConvNetDraw

 四、Origin Labl（论文中专业的绘图工具）

AI：265-在医学图像分析中应用卷积神经网络（CNN）：分类、分割与检测的实用指南
一键难忘的博客
09-05 4125
卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其主要特点是能够自动提取图像特征，并通过深层网络进行分类或回归。卷积层：负责特征提取。池化层：减少特征图的维度。全连接层：进行最终分类或回归任务。
基于CNN卷积神经网络实现中文手写汉字识别
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10-20 7832
中国版的 MNIST 数据集是在纽卡斯尔大学的一个项目框架中收集的数据。一百名中国公民参与了数据收集工作。每个参与者用标准的黑色墨水笔在一张桌子上写下所有 15 个数字，在一张白色 A4 纸上画出了 15 个指定区域。这个过程对每个参与者重复 10 次。每张纸都以 300x300 像素的分辨率扫描。结果返回一个包含 15000 个图像的数据集，每个图像代表一组 15 个字符中的一个字符。
CNN网络绘图程序
01-08
CNN网络绘图程序，自动生成自定义CNN的图示，论文利器，需要有一定的python基础，安装命令如下 ``` $ python3 -m venv .venv $ source .venv / bin / activate $ pip install -r requirements_python3.txt
【深度学习】有哪些好看的CNN模型画法？
fengdu78的博客
06-01 2362
https://www.zhihu.com/question/62509034本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理有哪些好看的CNN模型画法？作者：bingohttps://www.zhihu.com/question/62509034/answer/199177562谢邀。第一次答DL相关题目，如有错误，欢迎指正。前几天刚好跟同学讨论到画的好看的CNN图，正好答一下问题，自己也做下整理收藏。...
【亲测免费】 探索深度学习之美 —— 使用ConvNet Drawer绘制卷积神经网络图解
最新发布
gitblog_00267的博客
11-14 853
在深度学习的海洋里遨游时，我们常常被那些复杂而精妙的卷积神经网络（CNN）结构所震撼。然而，面对如此繁复的结构，如何直观地理解并展示这些模型呢？今天，让我们一起探索一个强大的工具——**ConvNet Drawer**，它将帮助我们以一种前所未有的方式描绘出深度学习网络的壮丽蓝图。 ## 项目简介 **ConvNet Drawer**是一款基于Python的脚本库，旨在为用户提供一种可视化卷积
动图+独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network）
小哨的博客
03-02 2012
独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional Neural network） 前三篇文章传送门： 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020机器学习（一）—— Regression回归 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020机器学习（二）—— Classification分类 独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（三）—— 深度学习基础（神经网络和反向传播部分） 文章目录独家思维导图！让你秒懂李宏毅2020深度学习（四）—— CNN（Convolutional
用 Keynote 绘制 CNN 模型示意图
卜居
12-22 1万+
在论文中经常看到一些 CNN 模型示意图，例如下面这个经典的 LeNet-5 ：很多写论文的同学会问，该怎么画这些图？常用的绘图工具例如 Visio 肯定是可以的，用熟了几乎可以绘制任何需要的图。可惜我用的 Mac，自带的 Office 巨难用而且充满 bug，常常莫名其妙地关闭导致一些工作前功尽弃。还好发现了 Keynote ，除了做 PPT 之外发现绘图也是相当炫酷。以上面的图为例，徒手画了几
神经网络绘图软件推荐合集
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qq_42244418的博客
04-17 6万+
深度学习中神经网络结构图绘制软件推荐！一起高效工作吧~
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基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据
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基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡...
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专业Visio模板：卷积神经网络(CNN)结构图设计资源包下载
05-10
使用Visio绘制的CNN结构图模板，可以帮助研究人员、学生和专业人士更高效地设计和展示他们的神经网络模型。 该模板通常包含了一系列预定义的形状和符号，如卷积层、池化层、全连接层、激活函数等，这些元素可以直接...
【论文解读系列】卷积神经网络数学解析
分享学习期间的笔记心得
09-22 1015
过去我们已经知道了这些紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组，形成连续的层layer。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。图1. 密集连接的神经网络结构当我们根据一组有限的人工设计的特征来解决分类问题时，这种方法很有效。例如，我们根据足球运动员在比赛期间的统计数据来预测他的位置。然而，当处理照片时，情况变得更加复杂。当然，我们可以将每个像素的像素值作为单独的特征，并将其作为输入传递给我们的密集网络。
有哪些好看的CNN模型画法？
小白学视觉
12-08 3213
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编辑：忆臻本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理机器学习算法与自然语言处理报道有哪些好看的CNN模型画法？作者：bi...
用matplotlib绘制卷积神经网络(CNN)图
风雪夜归子
11-17 1万+
""" Copyright (c) 2016, Gavin Weiguang Ding All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditio
计算机专业中怎么样绘制神经网络结构图
weixin_36342174的博客
06-03 2817
第一个ConvNetDraw： 两颗星** https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/ 在线的，不过只能绘制这种简单的图，可以增加卷积层，池化啥的，左边可以选择调节角度，第二个CNN Convoluter：两颗星** https://pwwang.github.io/cnn-convoluter/ 也是一个在线的网址，左边选择hide data 也就是不隐藏数据，在input中输入padding的大小，右边图中就会显示出来，在设置卷积核的尺寸 就可以动态的看到output
CNN感受野绘图
Abo_luo的博客
09-30 636
CNN感受野感受野绘制总结 随便玩一下啊 感受野绘制 写论文的需要就随便写了个小玩意，后面再继续更新 #Qlearning算法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用 def file_(point_,num,dis):
深度学习--CNN卷积神经网络（附图）
ssheudjbdndnjd的博客
04-17 7105
让我们先看一下CNN的框架卷积层中后是ReLu激活函数 ，然后是深化池，之后是全连接，最后进行Softmax进行归一化。所以，我们先逐一了解一下它们各个部分全连接层也称感知机，BP神经网络降维呢，也很好理解，由第一列的九维变为第二列的四维我们再来看看缺点在这里，我们只定义了一层全连接层 前向传播是我们自己来定义的，而后向传播是自动执行的为了解决全连接层去全局感知的问题，我们提出了一种解决方案--局部连接图示0，1，3，4与w00,w10,w30,w40相乘得到a0，同理1，2，4，5与w11,w21,w
如何用 matplotlib 画论文中的CNN结构图
weixin_42180950的博客
02-07 8757
主要介绍两种用matplotlib画CNN结构图的方法代码，下一篇介绍用pydot画CNN结构图。 1.如果你需要这样的结构图，如下图：   代码资源可以在GitHub上找到，具体连接有很多，很容易找到，比如：https://github.com/gwding/draw_convnet，这里主要分析一下代码的原理和结构 原理：采用的是以列表的形式保存各类层的数据 如卷积层的数据表...
CNN结构设计和可视化工具
哆啦A梦爱学习的博客
06-13 2523
整理盘点常用的神经网络结构可视化工具一共盘点22个cnn可视化工具，其各有特点，我也只用过其中的两三个。例如：•PlotNeuralNet 常常用来做PPT里面的cnn图，看起来美观•早...
cnn可视化工具
gaotihong的博客
10-30 1184
https://www.leiphone.com/news/201707/TmZfbVdmupizoVcB.html  
绘制CNN网络结构图最好的颜色搭配
03-14
<think>好的，我现在需要帮用户解决关于绘制CNN网络结构图时的最佳颜色搭配建议的问题。首先，我得理解用户的需求。用户可能是在做学术研究或者项目报告，需要展示CNN的结构，所以希望颜色搭配既美观又专业，同时能有效传达信息。 接下来，我得回忆一下相关的设计原则。数据可视化和信息图表设计中有一些通用的颜色使用准则，比如对比度、色盲友好、一致性等。对于CNN结构图来说，不同的层可能需要不同的颜色来区分，比如卷积层、池化层、全连接层等，所以颜色方案需要能够明确区分这些部分。 然后，我应该考虑用户提到的引用内容。用户提供的引用[1]和[2]主要关于Faster R-CNN的训练方法，特别是交替训练和共享卷积层。虽然这些引用内容不直接涉及颜色搭配，但可能暗示用户对CNN结构有深入的理解，因此在建议颜色时，可以结合不同层的功能来推荐颜色，比如用冷色调表示卷积层，暖色调表示全连接层，这样既符合视觉逻辑，也便于读者理解。 另外，用户可能希望颜色方案不仅美观，还要符合学术或专业场合的要求。因此，可能需要推荐一些经典、保守的配色方案，比如蓝色和橙色搭配，或者使用渐变色系来区分不同深度的层。 还需要考虑色盲友好性，确保颜色选择不会让色盲读者混淆。例如，避免同时使用红色和绿色，转而使用蓝色和黄色，或者不同明度的同一色系。此外，保持一致性很重要，同一类型的层使用相同颜色，不同数据集或路径用不同颜色，但整体调性统一。 然后，我需要整合这些考虑因素，给出具体的配色建议。比如，功能区分型可以采用冷色和暖色搭配，层次渐变型使用同一色系的不同深浅，对比强调型用高对比色突出特定部分。同时，推荐工具如Adobe Color、Coolors，帮助用户生成和调整配色方案。 最后，总结注意事项，强调对比度、标签、风格统一等，确保用户在实际应用时能有效传达信息，避免颜色使用上的常见错误。可能还需要提醒用户参考设计资源或学术论文中的示例，以获取更多灵感。</think>在绘制CNN网络结构图时，颜色搭配需要兼顾专业性和视觉引导功能。以下是最佳实践建议： ### 一、核心配色原则 1. **功能区分型** - 卷积层：冷色调（如蓝色系 $#1f77b4$） - 池化层：中性绿色（如 $#2ca02c$） - 全连接层：暖橙色（如 $#ff7f0e$） - 数据流箭头：浅灰色（$#7f7f7f$）保持低干扰 2. **层次渐变型** - 浅层特征提取：明度高的颜色（如 $#aec7e8$） - 深层语义理解：明度低的同色系（如 $#0d3a6e$） - 残差连接：对比色箭头（如红色 $#d62728$） 3. **对比强调型** - 核心模块：高饱和度主色（如紫色 $#9467bd$） - 常规组件：低饱和度辅助色 - 特殊结构（如注意力机制）：互补色强调 ### 二、推荐工具与方案 1. **专业工具** - Adobe Color：可生成符合WCAG标准的无障碍配色 - Coolors.co：快速创建协调的调色板 ```python # 示例：Matplotlib颜色循环方案 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = plt.cycler(color=['#1f77b4','#ff7f0e','#2ca02c','#d62728']) ``` 2. **经典组合** - IBM设计系统：蓝($#0062ff$)-紫($#785ef0$)-橙($#ff8000$) - Google Material：蓝($#4285F4$)-绿($#34A853$)-黄($#FBBC05$) - 学术论文常用：Pantone年度色+灰阶 ### 三、特殊场景处理 1. **多分支结构** - 主路径：基准蓝色系 - 辅助路径：蓝绿色($#17becf$) - 跳跃连接：珊瑚红($#ff7f0e$) 2. **注意力可视化** - 热力图叠加：透明度30%的红色渐变 - 权重分布：HSV色彩空间映射 ### 四、注意事项 1. 确保明度对比度≥4.5:1（可通过WebAIM检测） 2. 为色觉障碍者保留纹理差异（如卷积层斜线纹理） 3. 全图使用不超过6种主色 4. 标注颜色图例（推荐右上角定位）
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