caffe图像可视化（一）——featuremap可视化

最新推荐文章于 2024-11-26 23:28:16 发布

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#caffe #可视化 #卷积网络

本文介绍了如何使用Caffe在图像训练过程中对特征或中间结果进行可视化，以增进对训练过程和图像理解。通过定义图像表示函数，展示如何获取网络如pool5层的数据和参数。虽然第一层的可视化结果具有可读性，但后续层则较难解读，需要通过反卷积来观察某层对原图像的影响。

caffe在进行图像训练时，对特征或中间结果进行可视化，可以帮助更好的对训练过程和图像的理解。
caffe中的可视化，最简单的一种是，直接把featruemap或者中间result用图像表示出来，如下，先定义一个图像表示函数，对于数组维数不足的，padding补足。

def vis_square(data, padsize=1, padval=0):
    data -= data.min()
    data /= data.max()
    # force the number of filters to be square
    n = int(np.ceil(np.sqrt(data.shape[0])))
    padding = ((0, n ** 2 -

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