如何选取网络中间的输出？并极简方法可视化

news2025/1/12 20:56:08

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文章目录

一、提供几种方法
- 1. 直接修改模型的 forward 方法：
- 2. 使用 hook 函数：
- 3. 直接访问模型的子模块：
- 4. 使用 nn.Sequential 来提取中间层：
2. 如何选择方法
3. 实际操作——提取特征并可视化
- 1. 可视化
- 2. 提取特征

一、提供几种方法

1. 直接修改模型的 forward 方法：

你可以通过修改模型的 forward 方法，直接返回第 layer5 层的输出。例如：

class ModifiedModel(nn.Module):
    def __init__(self, original_model):
        super(ModifiedModel, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(*list(original_model.children())[:6])  # 假设 layer5 是第六个子模块

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)  # 这里 x 就是 layer5 的输出
        return x

这种方法的缺点是修改了模型的结构，并且可能不太灵活。

2. 使用 hook 函数：

hook 是一种更为灵活的方法，可以在模型执行时捕获中间层的输出。

outputs = []

def hook_fn(module, input, output):
    outputs.append(output)

layer5 = model.layer5  # 假设 layer5 是模型中的一个属性
handle = layer5.register_forward_hook(hook_fn)
# Forward pass
_ = model(input_tensor)
# Layer5 的输出现在存储在 outputs 中
layer5_output = outputs[0]
# 完成后注销 hook
handle.remove()

3. 直接访问模型的子模块：

如果你知道 layer5 的具体位置，可以直接在 forward 函数中通过 model.layer5(input) 的方式调用，获取输出。例如：

layer5_output = model.layer5(input)

这种方式假设你已经知道 layer5 是模型的一个属性。

4. 使用 nn.Sequential 来提取中间层：

这种方法是通过 nn.Sequential 创建一个包含所需层的子模型，从而提取中间层输出。

sub_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:6])  # 获取到 layer5 的输出
layer5_output = sub_model(input_tensor)

2. 如何选择方法

方法1 适合需要频繁获取特定层输出的情况，但它会修改模型结构。
方法2 是最灵活的，不需要修改模型结构，非常适合调试或分析模型行为。
方法3 适合在 forward pass 中直接获取某一层的输出，前提是你知道该层的具体位置。
方法4 适合想要提取多层输出的情况。

3. 实际操作——提取特征并可视化

1. 可视化

可视化部分参考：https://blog.csdn.net/weixin_41496173/article/details/135713973

首先是可视化代码
3个入参分别是：提取的特征，前处理后的图，原图

def show_image_relevance(image_relevance, image, orig_image):
    # 这个函数的作用是将模型的注意力权重与原始图像结合，生成一个可视化的图像，
    # 显示模型在图像上的关注区域。参数包括 image_relevance（注意力权重），
    # image（模型输入图像），和 orig_image（原始图像）。
    def show_cam_on_image(img, mask):
        """
        用于将热力图叠加在图像上。img 是输入图像，mask 是注意力权重的热力图。
        Args:
            img:
            mask:

        Returns:

        """
        # 使用 OpenCV 的 applyColorMap 函数，将注意力权重（mask）转换为颜色热力图。
        # COLORMAP_JET 是一种常用的颜色映射方案，热力图的颜色表示不同强度的关注。
        heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * mask), cv2.COLORMAP_JET)
        heatmap = np.float32(heatmap) / 255  # 将热力图的像素值归一化到 [0, 1] 范围，以便与输入图像结合。
        cam = heatmap + np.float32(img)  # 将热力图叠加到输入图像上，生成一个带有关注区域的图像。
        cam = cam / np.max(cam)  # 再次将图像归一化，以确保像素值在 [0, 1] 范围内，防止溢出。
        return cam

    fig, axs = plt.subplots(1, 2)
    axs[0].imshow(orig_image)
    axs[0].axis('off')

    dim = int(image_relevance.numel() ** 0.5)
    image_relevance = image_relevance.reshape(1, 1, dim, dim)
    image_relevance = torch.nn.functional.interpolate(image_relevance.float(), size=448, mode='bilinear')
    image_relevance = image_relevance.reshape(448, 448).cuda().data.cpu().numpy()
    image_relevance = (image_relevance - image_relevance.min()) / (image_relevance.max() - image_relevance.min())
    image = torch.Tensor(image).data.cpu().numpy()
    image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min())
    vis = show_cam_on_image(image, image_relevance)
    vis = np.uint8(255 * vis)
    vis = cv2.cvtColor(np.array(vis), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    axs[1].imshow(vis)
    axs[1].axis('off')

2. 提取特征

方式一
知道是提取网络第几层的特征，且与网络前几层是连续的，则直接把网络的前几层拿出来推理就好。

save_path = './XXX/layer_3'
sub_model = nn.Sequential(*list(model.body.children())[:4])

os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
layer_output = sub_model(tensor_batch.cuda()).cpu()
for i in range(layer_output.shape[1]):
    show_image_relevance(layer_output[0, i, :, :], np_img, im)
    plt.savefig(os.path.join(save_path, f'show_pic_no{i}.jpg'))
    plt.close()  # 关闭当前图像窗口