借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D
训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl
原文:WPF 获取鼠标屏幕位置.窗口位置.控件位置 public struct POINT { public int X; public int Y; public POINT(int x, int y) { this.X = x; this.Y = y; } } [DllImport("user32.dll")] public static extern bool GetCursorPos(out POINT lpPoint); //e.GetPosition(this); //(e
为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a
<!DOCTYPE html> <html> <head> <script> function getxy(e){ var a=new Array() var t=e.offsetTop; var l=e.offsetLeft; var w=e.offsetWidth; var h=e.offsetHeight; while(e=e.offsetParent){ t+=e.offsetTop; l+=e.offsetLeft; } a[0]=w;a[1]=h
Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight
