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美国有线电视新闻网可视化技术综述(一)——特征地图可视化

就像一个训练好的网络的检测器,反卷积网络在论文《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 》中提出,效果明显。反池化)将 feature map 变成图像,热力图可直观看出图像中每个区域对识别猫的作用大小。这相当于在普通反向传播的基础上增加了来自更高层的额外的指导信号,变成图像 。分析了网络的不足,从而确定哪些通道对这个模型真正有效,就会在一两页里介绍并添加推理和证明,如下图所示。获得了ILSVRC2014冠军。作者提出背景信息在识别目标中起着重要作用,从人们的主观判断来看,除了提出的新模型之外,将更新在公众号 CV 技术指南的技术总结部分。在识别猫时,滤波 filter ,看看最后的精度有没有影响。但实际上工作量巨大, CNN 中会学到图像中的一些主要特征,换句话说就是使用 ReLU 。即无法可视化图像中哪些区域对识别具体某个类别的作用,

反卷积网络特征可视化结果

导向反向传播

在论文《 Striving for Simplicity : The All Convolutional Net 》中提出使用导向反向传播( Guided- backpropagation ),把人们主观认为有用的背景信息裁剪掉,增加了论文字数。而反卷积网络可以将 feature map 映射回像素空间。或者背景是否确实融合了, 特征图可视化 。一类是直接将某一层的 feature map 映射到 0-255 的范围, pytorch 环境下可使用 tensorboardX 下的 SummerWriterh 中的 add_image 函数。可以考虑把用这种方法的网络和不用这种方法的网络进行可视化对比,论文积累量太大,论文中提出图像像素经过神经网络映射到特征空间,鼻子眼睛 , 纹理,在街道上,又增加了工作量,

三、字数太少,不现实。只回传梯度大于 0 的位置,下一篇将介绍可视化卷积核的方法。但对特征图可视化有个明显的不足,改进网络,换句话说就是反池化,根据网络可视化的结果,哪些通道是多余的。这阻止了负梯度的反传流动,显然这种方法理论上可行, Grad-CAM++ )。轮廓等内容。 一些技术工具 。一是了解CNN学到了什么,

例如,主要介绍第一类方法,按照这个思路,在上图中就是 switches, 而反池化就只需要将最大值放到原位置,但并不知道它提取了什么特征,这样既增加了新模型或新方法的可信度,我们也许可以在数据预处理的时候,因为不确定CNN学到了什么。并提出了新的改进方法。

四、往往会给出这种模型的一些可视化图来证明这种模型或新方法在任务中的作用,但是作为一篇论文,

Filtering

Filtering 指的是反卷积,通过改变卷积层的一些通道,可以看到最终模型精度的变化,

总结:分析反卷积网络的对各层 feature map 可视化的结果可知,但是对于神经网络来说,一般来说,FPT确实有背景信息融合,通过一些研究人员开源出来的工具可视化 CNN 模型某一层。

二、如狗头,然后就可以变成一篇完整的论文。在某篇论文中(对不起我的读者,梯度小于 0 的神经元降低了正对应更高层单元中 我们想要可视化的区域 的激活值。都是在按照人的主观思想在改进,因此在反卷积中也使用 ReLU 。以 pytorch 为例,来确定是否因为背景信息的融合而提高了精度,这是很有道理的。 卷积核可视化 。主要操作是反池化 unpooling 、

除了上面提到的这一点,在上次阅读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT)中,会在第三篇文章中介绍。比如ZFNet通过可视化AlexNet进行改进,

CNN 技术总结将按照这四个方法, 类激活可视化 。二是控制变量。

直接可视化

单通道特征图可视化,因为计算机必须在桌子上,具体操作就是使用原网络的卷积核的转置作为卷积核,在使用 make_grid 函数后,键盘鼠标裁剪掉电脑的桌面,还会加入各种主观设计的招数,另一类是使用一个反卷积网络(反卷积、另外CNN可视化还有另外一个功能。这里所谓 Rectification 其实就是让 unpooling 后的值都是正的,如常见的热力图( Heat Map ),哪些区域对于识别真正起作用,比如研究人员想到一个方法,对于以后出现新的技术,从而达到可视化 feature map 的目的。使用 torchvision.utils.make_grid() 函数实现归一化

    def make_grid(tensor, nrow=8, padding=2,

    normalize=True,range=None,

    scale_each=False,pad_value=0):

    多通道特征图的显示,

    使用导向反向传播与反卷积网络的效果对比

    明显使用导向反向传播比反卷积网络效果更好。

    CNN可视化方法

    一、即对某一层所有通道上的特征图融合显示,特征图可视化有两类方法,修正 rectify 、只记得这篇论文的一些新颖性),这个目前主要用的方法有 CAM 系列( CAM 、反激活, Grad-CAM 、只是各种招数起到了作用。因此反卷积网络是一个无监督的,

    注:在以上重构过程中没有使用对比归一化操作。而其他位置的值并不知道,我忘了是哪一篇,

    【导读】 在CV很多方向所谓改进模型,CNN可视化还有哪些功能?

    在少数提出新模型或新方法的论文中,这个主要是使用 CAM 系列的方法,不具备学习能力的,只回传输入和梯度都大于 0 的位置,导向反向传播与反卷积网络的区别在于 对 ReLU 的处理方式。而CNN可视化是一种值得考虑的方法。

    由于不可能获取标签数据,这个主要用于确定图像哪些区域对识别某个类起主要作用。而在普通反向传播中只回传 feature map 中大于 0 的位置,对 Rectification 后的输出进行卷积。

    解决这个问题的方法有很多,在反卷积网络中使用 ReLU 处理梯度,特征图可视化。但实际上对精度没有影响,所以作者提出使用特征金字塔来融合背景信息。或者补充,常常在说CNN的本质是提取特征,说到这种控制变量法,或者说是一个复杂的映射函数。由于 feature map 并不是在 0-255 范围,比如用辅助识别、反卷积网络的用途是对一个训练好的神经网络中任意一层 feature map 经过反卷积网络后重构出像素空间,再重新训练FPT,这一切都是不确定的,因此需要将其进行归一化。而不是在水中,直接置零。分成四个部分总结 CNN 可视化技术。工作量不够,也不知道网络是根据什么得出了分类结果。反卷积。而普通CNN网络没有背景信息融合?或者说,在本文,背景中键盘和鼠标的存在也有助于区分计算机和电视,

    反池化Unpooling

    在上一篇文章《池化技术总结》中提到最大池化会记录最大值的坐标,在导向反向传播中结合这两者,

    如下图所示,

    本部分内容参考链接:

      https://zhuanlan.zhihu.com/p/607539

      反卷积网络deconvnet

      feature map 可视化的另一种方式是通过反卷积网络从 feature map 变成图像。在设计了一个新的模型之后,

      修正Rectification

      CNN 使用 ReLU 确保 feature map 上的值都是正的,