转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次forword中取出param和blob里面的卷积核 和响应的卷积图. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import caffe import sys import pickle import cv2 caffe_roo…

caffe特征可视化的代码例子 不少读者看了我前面两篇文章 总结一下用caffe跑图片数据的研究流程 deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8.再来总结一下 之后.想知道我是怎么实现特征可视化的. 简单来说,事实上就是让神经网络正向传播一次.然后把某层的特征值给取出来.然后转换为图片保存. 以下我提供一个demo,大家能够依据自己的需求改动. 先看看我的demo的用法. visualize_features.bin net_proto pretrained_net_…

1.只用网络在线结构绘制可视化网络模型 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构 2,可以安装windows, linux, mac等平台,并且支持多种模型的可视化,包括caffe,tensorflow, ONNX等等 https://github.com/lutzroeder/netron https://lutzroeder.github.io/netron/ 2. 使用…

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-…

为何不使用C++版本FCN获取最后的分割掩模,何必要使用python呢!因此需要获取网络最后层的featureMaps,featureMaps的结果直接对应了segmentation的最终结果,可以直接用于掩模分析. caffe源码给出了提取中间层featureMap的源代码,位置在tools/extract_features.cpp. 参考文章链接:  caffe模型可视化featureMaps和Weights(C++) ,文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 1. 可视化最后一层featu…

无类别,图像混合放置: clear close all addpath ./matlab model= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt'; weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'; mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat'); net…

Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,地址是here,可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构. Netscope使用起来也非常简单,打开这个地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor,将描述神经网络结构的prototxt文件复制到编辑框里,按shift-enter,就可以直接以图形方式显示网络的结构 . 比如以mnist的LeNet网络结构为例,把Caffe中example/mnist…

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

参考官方文档:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 1. 安装CUDA 参考 http://www.cnblogs.com/sunshy/p/3728027.html 2. 安装mkl/Blas 这个可以从Intel网站上下载,学生可以得到免费许可.安装过程没什么要注意的,安装好后配置下环境变量,例如(附带cuda): export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.0/lib:/usr/local/…