CNN可视化-阿里云

文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面

一、介绍文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（"体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最...

【计算机视觉】CNN 可视化算法 CAM & Grad-CAM

一、可视化模型背景 CAM 算法是论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》中提出的，作者发现 CNN 网络虽然在训练时可能未提供对象的位置，但是仍然具有很强的定位特征能力，如上图所示。上图是 CAM 运行的效果，可以看到对...

CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比

理解CNN的方法主要有类激活图(Class Activation Maps, CAM)、梯度加权类激活图(Gradient Weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)和优化的 Grad-CAM（ Grad-CAM++）。它们的思想都是一样的：如果我们取最...

人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 1.气象海洋预测-数据分析数据分析是解决一个数据挖掘任务的重要一环，通过数据分析，我们可以了解标签的分布、数据中存在的缺失值和异常值、特征与标签之间的相...

图像识别之——左手图纸，右手搬砖的真实性以及长图展示Resnet全貌和可视化CNN！

前几天，听到两个同事在沟通某个神经网络中一处算法的实现。因为下面的一段对话，让我突然感觉到，搞AI算法，是真的在搬砖盖楼！对话A：“这个卷积后面的 tensor ，需要通过维度拆解（split）加维度转置（transpose）进行才行！”B：“硬件对于低维拆解是不友好的，数据需要低维对齐，调用转置指...

可视化CNN和特征图

理解卷积层1、卷积操作卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。2、卷积的层卷积层包括在输入图像上滑动滤波器，并计算滤波器与输入图像的相应补丁之间的点积。然后将结果输出值存储在特征映...

【深度学习系列】CNN模型的可视化

模型可视化　　因为我没有搜到用 paddlepaddle 在 imagenet 1000 分类的数据集上预训练好的 googLeNet inception v3，所以用了 keras 做实验，以下图作为输入:输入图片北汽绅宝 D50:feature map 可视化　　取网络的前 15 层，每层取前 ...

进一步理解卷积神经网络，对卷积网络可视化

随着深度学习的快速发展，卷积神经网络应用于各个方面，图像的分类、目标检测、图像分割等等。很多人，包括自己也是，在刚学习这些内容的时候只是看了相关理论后，然后就把数据集扔进网络开始“炼丹”。但在训练和检测过程中，虽然得到最终的分类或检测效果，却并不知道中间到底发生了什么，神经网络就犹如黑...

使用Pytorch和Matplotlib可视化卷积神经网络的特征（下）

如何使用在Extractor类中，模型参数接受模型，而DS_layer_name参数是可选的。DS_layer_name参数用于查找下采样层，通常在resnet层中名称为“downsample”，因此它保持为默认值。extractor = Extractor(model = resnet, DS_l...

使用Pytorch和Matplotlib可视化卷积神经网络的特征（上）

在处理图像和图像数据时，CNN是最常用的架构。卷积神经网络已经被证明在深度学习和计算机视觉领域提供了许多最先进的解决方案。没有CNN，图像识别、目标检测、自动驾驶汽车就不可能实现。但当归结到CNN如何看待和识别他们所做的图像时，事情就变得更加棘手了。CNN如何判断一张图片是猫还是狗?在图像分类问题上...

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更新时间 2024-01-28 05:01:03

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