今天小编就为大家分享一篇使用pytorch实现可视化中间层的结果，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

摘要 一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果，于是使用pytorch写了一个脚本查看，先看效果 这是原图，随便从网上下载的一张大概224*224大小的图片，如下 网络介绍 我们使用的VGG16，包含RULE层总共有30层可以可视化的结果，我们把这30层分别保存在30个文件夹中，每个文件中根据特征的大小保存了64~128张图片 结果如下： 原图大小为224224，经过第一层后大小为64224*224，下面是第一层可视化的结果，总共有64张这样的图片： 下面看看第六层的结果 这层的输出大小是

Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记 论文原文 https://arxiv.org/abs/1311.2901 Pytorch实现 https://github.com/huybery/VisualizingCNN 神经网络有效的原因：1、大规模数据集 2、GPU提高大量的算力 3、Dropout正则化方法 论文提出可视化方法，可视化中间层feature map的输出，训练过程中学习到的特征，使用反卷积的方式（Deconvo

自监督单眼场景流估计 来自两个时间连续图像的估计深度和场景流的3D可视化。 使用估计的场景流对中间帧进行插值。 （微调模型，在KITTI Benchmark上测试） 该存储库是从本文的官方PyTorch实施（ ）分叉的： 和CVPR ，2020年（口头报告） / 联系人：junhwa.hur [at] visinf.tu-darmstadt.de 入门 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Anaconda（Python 3.7）， PyTorch 1.2.0和CUDA 10.0开发。