5分钟搞定深度学习中间特征可视化

news2024/11/23 12:23:39

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今天跟大家分享一个可视化CNN/ViT中间特征的库：pytorch-grad-cam

下载地址：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam

pytorch-grad-cam支持多种可视化方法，如下表所示：

一些可视化示例

5分钟实现网络特征可视化

（1）安装pytorch-grad-cam

在安装完pytorch和torchvision库后，使用命令pip install grad-cam安装pytorch-grad-cam。

（2）导入所需的库，定义model

这里直接使用torchvision中带有预训练权重的resnet18，可视化resnet18某一层的输出feature map。

import numpy as np
import cv2

import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms

import pytorch_grad_cam 
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image

# 从torchvision中导入resnet16
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
resnet18.eval()

（3）设置可视化哪个层的输出feature map

打印上面定义的resnet18，查看层的名字。下图为部分打印结果

可以可视化resnet18.layer4[0].conv1、resnet18.layer4[1].bn2等你感兴趣的层的输出feature map。

比如想可视化resnet18.layer4[1].bn2的输出feature map，则：

traget_layers = [resnet18.layer4[0].conv1]

（4）读取输入图片，进行图片预处理，得到网络输入tensor以及用于可视化时的原始图像

# 读取图片，将图片转为RGB
origin_img = cv2.imread('./bird.jpg')
rgb_img = cv2.cvtColor(origin_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 图片预处理：resize、裁剪、归一化
trans = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224)
])
crop_img = trans(rgb_img)
net_input = transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(crop_img).unsqueeze(0)

# 将裁剪后的Tensor格式的图像转为numpy格式，便于可视化
canvas_img = (crop_img*255).byte().numpy().transpose(1, 2, 0)
canvas_img = cv2.cvtColor(canvas_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

（5）得到可视化结果

这里使用GradCAM++方法进行可视化。注意pytorch_grad_cam.GradCAMPlusPlus中要输入步骤（3）中定义的traget_layers，用于指定要可视化的feature map。

# 实例化cam，得到指定feature map的可视化数据
cam = pytorch_grad_cam.GradCAMPlusPlus(model=resnet18, target_layers=traget_layers, use_cuda=False)
grayscale_cam = cam(net_input)
grayscale_cam = grayscale_cam[0, :]

# 将feature map与原图叠加并可视化
src_img = np.float32(canvas_img) / 255
visualization_img = show_cam_on_image(src_img, grayscale_cam, use_rgb=False)
cv2.imshow('feature map', visualization_img)
cv2.waitKey(0)

可视化结果如下：

完整代码如下：

import numpy as np
import cv2

import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms

import pytorch_grad_cam 
from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image


# 1.定义模型结构，选取要可视化的层
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
resnet18.eval()
traget_layers = [resnet18.layer4[1].bn2]

# 2.读取图片，将图片转为RGB
origin_img = cv2.imread('./bird.jpg')
rgb_img = cv2.cvtColor(origin_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 3.图片预处理：resize、裁剪、归一化
trans = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224)
])
crop_img = trans(rgb_img)
net_input = transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(crop_img).unsqueeze(0)

# 4.将裁剪后的Tensor格式的图像转为numpy格式，便于可视化
canvas_img = (crop_img*255).byte().numpy().transpose(1, 2, 0)
canvas_img = cv2.cvtColor(canvas_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 5.实例化cam
cam = pytorch_grad_cam.GradCAMPlusPlus(model=resnet18, target_layers=traget_layers, use_cuda=False)
grayscale_cam = cam(net_input)
grayscale_cam = grayscale_cam[0, :]

# 6.将feature map与原图叠加并可视化
src_img = np.float32(canvas_img) / 255
visualization_img = show_cam_on_image(src_img, grayscale_cam, use_rgb=False)
cv2.imshow('feature map', visualization_img)
cv2.waitKey(0)