onnx可视化feature map / 张生荣

pytorch 可视化feature map的示例代码

之前做的一些项目中涉及到feature map 可视化的问题,一个层中feature map的数量往往就是当前层out_channels的值,我们可以通过以下代码可视化自己网络中某层的feature ...

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和f ...

这边我是需要得到图片在Vgg的5个block里relu后的Feature Map (其余网络只需要替换就可以了) 索引可以这样获得 vgg = models.vgg19(pretrained=True ...

在深度学习中,如果我们想获得某一个层上的feature map,就像下面的图这样,怎么做呢? 我们的代码是使用keras写的VGG16网络,网络结构如图: 那么我们随便抽取一层的数据吧,就拿第四层的p ...

目录前言一.效果图二.使用步骤 1.使用方法 2.注意事项总结参考前言最近写论文需要观察中间特征层的特征图,使用的是yolov5的代码仓库,但是苦于找不到很好的轮子,于是参考了很多,只找 ...

把一些地域性比较明显的数据显示在一张地图上,远比给别人一个 Excel 文件好得多. Matplotlib 中也有画地图的函数,但是是静态图,因此这里主要讲 Pyecharts 模块中的画图功能. 安 ...

使用keras搭建好一个模型,训练好,怎么得到每层的系数呢: weights = np.array(model.get_weights()) print(weights) print(weights[ ...

目录一.人脸图像特征提取方法二.对笑脸数据集genki4k进行训练和测试(包括SVM.CNN),输出模型训练精度和测试精度(F1-score和ROC),实现检测图片笑脸和实时视频笑脸检测 (一)环 ...

AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,虽然过去了很长时间,但是作为深度学习中的经典模型,AlexNet不但有助于我们理解其中所使用的很多技巧,而且非常有助于提升我们使用深度学习工具箱的 ...

作为python和机器学习的初学者,目睹了AI玩游戏的各种风骚操作,心里也是跃跃欲试. 然后发现微信跳一跳很符合需求,因为它不需要处理连续画面(截屏太慢了)和复杂的操作,很适合拿来练手.于是-这个东西 ...

一.卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...

在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化.但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值. 核心思想就是构 ...

机器学习用在图像识别是非常有趣的话题. 我们可以利用OpenCV强大的功能结合机器学习算法实现图像识别系统. 首先,输入若干图像,加入分类标记.利用向量量化方法将特征点进行聚类,并得出中心点,这些中心 ...

本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码,供大家参考,具体内容如下一．知识点总结 1. 卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理,避免建立复杂的特征工程.因为卷积神经网络在训练 ...

今天做数据处理时,遇到了从三维数组中批量加入二维数组的需求.其中三维数组在深度学习的特征数据处理时经常会使用到,所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握.现对三维数组中的元素位置结合代码做详细归纳 ...

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn ...

今天在看文档的时候,发现pytorch 的conv操作不是很明白,于是有了一下记录首先提出两个问题: 1.输入图片是单通道情况下的filters是如何操作的? 即一通道卷积核卷积过程 2.输入图片是 ...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow] tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val ...

卷积和膨胀卷积在深度学习中,我们会碰到卷积的概念,我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加,普通的卷积我们在此不做赘述,大家可以翻看相关书籍很好的理解. 最近在做项目过程中,碰到Pytorch中使用膨胀 ...

本文参考github上SSD实现,对模型进行分析,主要分析模型组成及输入输出大小.SSD网络结构如下图: 每输入的图像有8732个框输出; import torch import torch.nn a ...