【caffe-windows】 caffe-master 之 卷积核可视化(利用matlab)
此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化。只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化。
是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188
前期准备,需要两个东西
1. 模型的描述文件 deploy.prototxt
2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的)
第一步:
在创建D:\caffe-master\matlab\demo 下创建 visualizing.m
clc
clear
addpath('..') % 加入+caffe路径
caffe.set_mode_cpu() ;% 设置CPU模式
model = 'D:/caffe-master/examples/mnist/lenet.prototxt'; % 模型描述
weights = 'D:/caffe-master/examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel'; % 参数
net = caffe.Net(model,'test'); % 读取net
weight_partvisual( net, 1,1) % 调用部分显示函数 weight_partvisual( net,layer_num ,channels_num )
% layer_num是第几个卷积层, channels_num 表示
% 显示第几个通道的卷积核,取值范围为 (0,上一层的特征图数)
第二步:
在创建D:\caffe-master\matlab\demo 下创建weight_partvisual.m
function [ ] = weight_partvisual( net,layer_num ,channels_num )
layers=net.layer_names;
convlayer=[];
for i=1:length(layers)
if strcmp(layers{i}(1:3),'con')
convlayer=[convlayer;layers{i}];
end
end
w=net.layers(convlayer(layer_num,:)).params(1).get_data();
b=net.layers(convlayer(layer_num,:)).params(2).get_data();
w=w-min(w(:));
w=w/max(w(:))*255;
weight=w(:,:,channels_num,:);%四维,核长*核宽*核左边输入*核右边输出(核个数)
[kernel_r,kernel_c,input_num,kernel_num]=size(w);
map_row=ceil(sqrt(kernel_num));%行数
map_col=map_row;%列数
weight_map=zeros(kernel_r*map_row,kernel_c*map_col);
kernelcout_map=1;
for i=0:map_row-1
for j=0:map_col-1
if kernelcout_map<=kernel_num
weight_map(i*kernel_r+1+i:(i+1)*kernel_r+i,j*kernel_c+1+j:(j+1)*kernel_c+j)=weight(:,:,:,kernelcout_map);
kernelcout_map=kernelcout_map+1;
end
end
end
figure
hAxe=axes('Parent',gcf,... % 设置新的axe, 将'parent' 属性设置为当前窗口gcf
'Units','pixels',... %设置单位为pixels
'Position',[500 0 605 705]); % 指定axe的位置 left和bottom设定了axe的左下角坐标,width和height设定了窗口的宽度和高度
axes(hAxe);
imshow(uint8(weight_map))
str1=strcat('weight num:',num2str(kernelcout_map-1));
title(str1)
end
运行 visualizing.m
结果如图:
感觉看不出什么规律来,是否因为mnist图像太小? 而像训练imagenet时模型输入是 256*256,因此训练得到的卷积核看起来有一些规律(类似边缘)。
PS: 这里用的是将 权值(w -min(w) / max(w) ) *255
这个原理没搞明白,如果有清楚的同学告诉我吧,THX~
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