一位外国小哥把整个 CNN 都给可视化了,卷积、池化清清楚楚!网友:美得不真实...

本文介绍了如何使用Unity将卷积神经网络(CNN)可视化,展示了训练过程中的卷积、池化等层的实时变化。作者是一位3D特效师,他创建这个工具是为了帮助初学者直观理解CNN。通过Unity,用户可以折叠、扩展网络的各个层,观察特征图的形状和全连接层的边绑定。该项目受到了网友的热烈反响,并已开源。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转自:量子位 

  做计算机视觉,离不开CNN。

可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的?

对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。

还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。

比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。

为了能更清楚地展示网络细节,用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。

比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。

折叠卷积层的特征图输出。

对全连接层进行边绑定(edge bunding)等等。

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