1. 酷炫的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)圖怎么繪制出來(lái)的?

        共 2455字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2021-09-19 07:01

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        本文我們聊聊如何才能畫(huà)出炫酷高大上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖,下面是常用的幾種工具。


        作者&編輯 | 言有三


        NN-SVG


        這個(gè)工具可以非常方便的畫(huà)出各種類(lèi)型的圖,是下面這位小哥哥開(kāi)發(fā)的,來(lái)自于麻省理工學(xué)院弗蘭克爾生物工程實(shí)驗(yàn)室, 該實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)工具用于分析生物數(shù)據(jù)。

        github地址:https://github.com/zfrenchee

        畫(huà)圖工具體驗(yàn)地址:http://alexlenail.me/NN-SVG/

        可以繪制的圖包括以節(jié)點(diǎn)形式展示的FCNN style,這個(gè)特別適合傳統(tǒng)的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的繪制。

        以平鋪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)展示的LeNet style,用二維的方式,適合查看每一層featuremap的大小和通道數(shù)目。

        以三維block形式展現(xiàn)的AlexNet style,可以更加真實(shí)地展示卷積過(guò)程中高維數(shù)據(jù)的尺度的變化,目前只支持卷積層和全連接層。

        這個(gè)工具可以導(dǎo)出非常高清的SVG圖,值得體驗(yàn)。


        2 PlotNeuralNet


        這個(gè)工具是薩爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的一個(gè)學(xué)生開(kāi)發(fā)的,一看就像計(jì)算機(jī)學(xué)院的嘛。

        首先我們看看效果,其github鏈接如下,將近4000 star:

        https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

        看看人家這個(gè)fcn-8的可視化圖,顏值奇高。

        使用的門(mén)檻相對(duì)來(lái)說(shuō)就高一些了,用LaTex語(yǔ)言編輯,所以可以發(fā)揮的空間就大了,你看下面這個(gè)softmax層,這就是會(huì)寫(xiě)代碼的優(yōu)勢(shì)了。

        其中的一部分代碼是這樣的,會(huì)寫(xiě)嗎。

        \pic[shift={(0,0,0)}] at (0,0,0) {Box={name=crp1,caption=SoftmaxLoss: $E_\mathcal{S}$ ,%    

        fill={rgb:blue,1.5;red,3.5;green,3.5;white,5},opacity=0.5,height=20,width=7,depth=20}};    


        相似的工具還有:https://github.com/jettan/tikz_cnn


        3 ConvNetDraw


        ConvNetDraw是一個(gè)使用配置命令的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫(huà)圖工具,開(kāi)發(fā)者是香港的一位程序員,Cédric cbovar。

        采用如下的語(yǔ)法直接配置網(wǎng)絡(luò),可以簡(jiǎn)單調(diào)整x,y,z等3個(gè)維度,github鏈接如下:

        https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/

        使用方法如上圖所示,只需輸入模型結(jié)構(gòu)中各層的參數(shù)配置。

        挺好用的不過(guò)它目標(biāo)分辨率太低了,放大之后不清晰,達(dá)不到印刷的需求。


        4 Draw_Convnet


        這一個(gè)工具名叫draw_convnet,由Borealis公司的員工Gavin Weiguang Ding提供。

        簡(jiǎn)單直接,是純用python代碼畫(huà)圖的,

        https://github.com/gwding/draw_convnet

        看看畫(huà)的圖如下,核心工具是matplotlib,圖不酷炫,但是好在規(guī)規(guī)矩矩,可以嚴(yán)格控制,論文用挺合適的。


        類(lèi)似的工具還有:https://github.com/yu4u/convnet-drawer


        5 Netscope


        下面要說(shuō)的是這個(gè),我最常用的,caffe的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化工具,大名鼎鼎的netscope,由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta開(kāi)發(fā),找不到照片就不放了,地址如下:

        https://github.com/ethereon/netscope

        左邊放配置文件,右邊出圖,非常方便進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整和可視化。這種方式好就好在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層之間的連接非常的方便。


        其他


        再分享一個(gè)有意思的,不是畫(huà)什么正經(jīng)圖,但是把權(quán)重都畫(huà)出來(lái)了。

        http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/


        看了這么多,有人已經(jīng)在偷偷笑了,上PPT呀,想要什么有什么,想怎么畫(huà)就怎么畫(huà)。





        不過(guò)妹子呢?
        怎么不來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)粉色系的可視化工具呢?
        類(lèi)似于這樣的


        好消息,小白學(xué)視覺(jué)團(tuán)隊(duì)的知識(shí)星球開(kāi)通啦,為了感謝大家的支持與厚愛(ài),團(tuán)隊(duì)決定將價(jià)值149元的知識(shí)星球現(xiàn)時(shí)免費(fèi)加入。各位小伙伴們要抓住機(jī)會(huì)哦!


        下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
        在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程,即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

        下載2:Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
        小白學(xué)視覺(jué)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車(chē)道線檢測(cè)、車(chē)輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車(chē)牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

        下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
        小白學(xué)視覺(jué)公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講,即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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