计算机视觉中的神经网络可视化工具与项目

简介: 本文介绍了一些关于神经网络可视化的项目,主要有CNN解释器,特征图、卷积核、类可视化的一些代码和项目,结构可视化工具,网络结构手动画图工具。

CNN解释器


这是一个中国博士发布的名叫CNN解释器的在线交互可视化工具。


主要对于那些初学深度学习的小白们 理解关于神经网络是如何工作很有帮助,如卷积过程,ReLU过程,平均池化过程,中间每一层的特征图的样子,都可以看到,相当于给了一个显微镜,可以随意对任意一层,任何一项操作的前后变化,观察得清清楚楚

显示卷积的过程中前后特征图的变化,中间的操作

e0ebfcc3a905ae5b970e3e6a6d63e80d.gif

CNN是如何输出预测的

image.gif


还可以在线上传图片,看到一张图片在经过每一层的卷积,池化,激活后的变化,最后输出预测结果。


特征图、卷积核、热力图的可视化项目


可视化特征图

https://github.com/waallf/Viusal-feature-map

 

可视化卷积核

https://keras.io/examples/vision/visualizing_what_convnets_learn/

https://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html

 

Grad-CAM

https://github.com/ramprs/grad-cam

 

热力图

https://github.com/heuritech/convnets-keras

 

下面这个项目是同时包含特征图可视化,卷积核可视化和热力图的一个链接:

https://github.com/raghakot/keras-vis


网络结构可视化工具总结


Netscope


用于可视化模型结构的在线工具,仅支持caffe的prototxt文件可视化。需要自己写prototxt格式的文件。

3a763e4266b76c200d7faaa2d6f93972.jpg

ConvNetDraw


这个工具用两个图可直接说明,第一个是输入,第二个是输出

c534647ebc3bd1b9e17fc064aaabfc4f.png

df49c02cf288883b30176e0454d2ade8.png

PlotNeuralNet


这个稍微麻烦一点点,效果图如下


NN-SVG


这个非常简单,它是一个网页,在左侧输入网络的层数大小,就可以在右边输出网络结构。

e9a0717f6bedf52cbb3483d5041fac65.png

网络结构手动画图工具


很多新手会问的一个问题,论文中那些网络结构图是如何画的。

这里解答一下,我所了解的主要是用PPT, VISIO。当然也可以使用上面那几个。

 



相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
83 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
7天前
|
网络协议 安全 Linux
网络工具ping的使用方式
【10月更文挑战第19天】网络工具ping的使用方式
30 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
107 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
38 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
86 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("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"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
79 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
23天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
TPAMI 2024:计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
【10月更文挑战第3天】近年来,图神经网络(GNNs)和图Transformers在计算机视觉领域取得显著进展,广泛应用于图像识别、目标检测和场景理解等任务。TPAMI 2024上的一篇综述文章全面回顾了它们在2D自然图像、视频、3D数据、视觉与语言结合及医学图像中的应用,并深入分析了其基本原理、优势与挑战。GNNs通过消息传递捕捉非欧式结构,图Transformers则结合Transformer模型提升表达能力。尽管存在图结构构建复杂和计算成本高等挑战,但这些技术仍展现出巨大潜力。论文详细内容见:https://arxiv.org/abs/2209.13232。
32 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
49 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3月前
|
计算机视觉
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
这篇文章讨论了在yolov5项目中,如何避免使用网络摄像机而改用自带的本地摄像机进行实时目标检测,并提供了解决摄像头打开错误的具体步骤和代码示例。
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
|
3月前
|
人工智能 监控 安全
十大优秀反网络钓鱼工具和服务
十大优秀反网络钓鱼工具和服务