1.1 简介 计算机视觉中,我们需要观察我们的神经网络输出是否合理.因此就需要进行可视化的操作. orchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库. torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/0.1.8/ 这里主要使用的是make_grid函数,参数的tensor是一个 (B x C x H x W) - (Batchsize, Channel, Heigjt, Weight)的张量,nrow是输出图片网
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # TODO: Feel free to try out your own images here by changing img_path # to a file path to another image on your computer! img_path = 'images/udacity_sdc.png' # load color image bgr_img =
神经网络已经在很多场景下表现出了很好的识别能力,但是缺乏解释性一直所为人诟病.<Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization>这篇论文基于梯度为其可解释性做了一些工作,它可以显著描述哪块图片区域对识别起了至关重要的作用,以热度图的方式可视化神经网络的注意力.本博客主要是基于pytorch的简单工程复现.原文见这里,本代码基于这里. 1 import torch 2 import t