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

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

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

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

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

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它

1.加载VGG19获取图片特征图 # coding = utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import scipy.io import scipy.misc def _conv_layer(input,weights,bias): conv = tf.nn.conv2d(input,tf.constant(weights),strides=(1,1,

导读 G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎,它在高定制能力的基础上,提供简单.易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案,是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施.今年 AntV 11.22 品牌日,我们带来了新的 G6 3.2.0 版本.该版本着重改进了开发体验,增加了许多新元素和组件,并提供了更为高级的布局算法. 与此同时,我们发布一款基于 G6 引擎封装的.开箱即用的图可视化工具——Graphin,你只要对它进行简单配置,就可以迅速搭建起一个功能强大.样式美观的图可视化分析应

向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

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openstack起初的网络部分是和计算核心nova合在一起的,后来被拆分出来,独立成为一个模块, 现在名为Neutron. 本博文是学习记录,记录的是基于GRE tunnel技术的neutron和计算主机之间的连接和通信流程.下面直接上图,结合图做一些简单的介绍(这些介绍的内容,主要来自RDO.) 在介绍上面这个图之前,需要简单的介绍一下,什么是GRE tunnel. GRE(Generic Routing Encapsulation):通用路由封装协议. GRE是VPN的第三层隧道协议,采用

前言 jQuery是一个功能强大的库,提供了开发JavaScript项目所需的所有核心函数.很多时候我们使用jQuery的原因就是因为其使用插件的功能,然而,有时候我们还是需要使用自定义代码来扩展这些核心函数来提高开发效率.我们知道, jQuery库是为了加快JavaScript的开发速度而设计的,通过简化编写JavaScript的方式,减少代码量.所以,今天就带大家了解一下jQuery自定义插件以及自定义插件案例---banner图滚动. 一.自定义插件 自定义插件一般有两种类型:全局插件和局

#参考1:https://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78614133#参考2:https://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51659300# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import sys sys.path.append("/home/wit/caffe/python&qu

一.网络结构 models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt 二.显示conv1的网络权值 clear; clc; close all; addpath('matlab') caffe.set_mode_cpu(); caffe.version() net = caffe.Net('models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt',... 'models/bvlc_reference_caffenet/b

无线网络实体图生成工具airgraph-ng   airgraph-ng是aircrack-ng套件提供的一个图表生成工具.该工具可以根据airodump工具生成的CSV文件绘制PNG格式的图.绘制的图有两种类型,分别为AP-客户端关联图和通用探测图.通过AP-客户端关联图,可以更为直观的了解无线网络使用情况.

[精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&ver=338&signature=YTDdYSFAzmLPPUwWx0Ivd5nuxWBwDjIKnUsw0CYdlOtHO3cLhErtdQpYE*H2HHKKBLGOvRQfYYhRbLm-STU9J0p7EGZ4CIF6STa6RMaK4ygq1x8pyxXOrs6519J8rNKo&a

CAS (6) -- Nginx代理模式下浏览器访问CAS服务器网络顺序图详解 tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0_65 nginx版本: nginx-1.9.8 cas版本: cas4.1.2 cas-client-3.4.1 参考来源: jasig.github.io:CAS protocol https://github.com/Jasig/java-cas-client 通过Proxy访问其它Cas应用 CAS负载均衡配置--SSL篇 CAS负

1.创建自定义网络 docker network create -d bridge --subnet 172.25.0.0/16 network_name 2.redis docker 添加到网络 docker run -it -v /myredis/etc/redis/redis.conf:/usr/etc/redis/redis.conf --network=network_name -p xxx:6379 --restart always --name myredis -d redis r

网络协议图形化分析工具EtherApe   在对网络数据分析的时候,渗透测试人员往往只关心数据流向以及协议类型,而不关心具体数据包的内容.因为这样可以快速找到网络的关键节点或者重要的协议类型. Kali Linux提供的EtherApe可以满足这个需求.该工具需要用户使用命令apt-get install etherape手动安装.它支持导入数据包和实时抓包两种方式,来获取网络数据.根据获取的数据,它可以实时显示数据流向,并通过颜色标识对应的协议类型. 本期作业: (1)使用以下命令安装软件Et