想看一下对于一个训练好的模型，其每一层编码阶段的可视化输出是什么样子的。我以3Dircabd肝脏血管分割为例，训练好了一个U-Net模型。然后使用该模型在推理阶段使用，并可视化了每一层编码器。

分割结果：

可视化分为两个展示，分别是有原图和没有原图作为背景的。

无背景

  encoder第一层 encoder第二层 encoder第三层 encoder第四层
有背景

  encoder第一层 encoder第二层 encoder第三层 encoder第四层

可视化U-Net编码器每层的输出（在已经训练好的模型下展示，并不是初始训练阶段展示）的更多相关文章

  1. CNN卷积神经网络的卷积层、池化层的输出维度计算公式

    卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPo ...

  2. 深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式(转)

    原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d ...

  3. 基于深度学习和迁移学习的识花实践——利用 VGG16 的深度网络结构中的五轮卷积网络层和池化层，对每张图片得到一个 4096 维的特征向量，然后我们直接用这个特征向量替代原来的图片，再加若干层全连接的神经网络，对花朵数据集进行训练（属于模型迁移）

    基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 Tens ...

  4. log4j根据包名 日志输出到不同文件中 , service层无法输出日志问题

    1. service 层因为要配置事务,使用了代理 <aop:config proxy-target-calss=''true"> <aop:pointcut id=&qu ...

  5. 可视化CNN神经网路第一层参数

    在上Andrew Ng的课的时候搜集到了课程里面自带的显示NN参数的代码,但是只能显示灰度图,而且NN里的参数没有通道的概念.所以想要获得可视化CNN的参数,并且达到彩色的效果就不行了. 所以就自己写 ...

  6. keras计算指定层的输出

    import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=1, ...

  7. LSTM输入层、隐含层及输出层参数理解【转载】

    转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.c ...

  8. pytorch模型结构可视化，可显示每层的尺寸

    最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch . ...

  9. Oracle存储过程 输出参数赋值异常：“Oracle.DataAccess.Types.OracleString”的类型初始值设定项引发异常。

    场景: 写了一个有返回参数的存储过程,在个另开发人员机器上都正常.其它机器报如题错误.让人郁闷的是,所有调用方都是客户端,根本不存在网上众贴所说的版本不一致问题. 分析: 虽然网上的帖子没有根本解决问 ...

  10. Maven奇怪的问题，当找不到Maven输出的提示错误时可以试下这个方法

    Maven有时会输出一些奇怪的错误,尤其是用Eclipse自动下载的包,然后根据提示的错误在网上找不到时,可以试下直接删除.m2文件夹,即本地仓库.然后再重新在控制台下执行打包命令来下载包.

随机推荐

  1. 06 定时器和PWM（1）

    前言 前面介绍了一下外部中断,这一节主要介绍一下内部定时器和PWM,这两个知识还是比较重要的. 一.定时器 1.什么是定时器 定时器其实和计数器一样,我们通过设置一个值,当计数器运行一个计数寄存器向上 ...

  2. 图解Java设计模式

    待补充 设计模式介绍 设计模式(design pattern)是对软件设计中普遍存在(反复出现)的各种问题,所提出的解决方案. 设计模式使用的位置 功能模块+框架上. 设计模式在软件中哪里?面向对象( ...

  3. 使用Aspire优雅的进行全栈开发——WinUI使用Semantic Kernel调用智普清言LLM总结Asp.Net Core通过Playwright解析的网页内容

    前言 这算是一篇学习记录博客了,主要是学习语义内核(Semantic Kernel)的实践,以及Aspire进行全栈开发的上手体验,我是采用Aspire同时启动API服务,Blazor前端服务以及Wi ...

  4. ubuntu 18.04系统下CPU实时频率查看工具 cpupower

    1.  cpupower  安装 sudo apt install linux-tools-common 2.   CPU实时频率查看 watch -n 1 sudo cpupower monitor ...

  5. NVRM: Xid (PCI:0000:b1:00): 13, pid=1375637, Graphics SM Global Exception on (GPC 0, TPC 1, SM 1): Multiple Warp Errors

    显卡服务器中一个显卡崩溃了: May 16 05:38:58 dell kernel: [14244871.006970] NVRM: Xid (PCI:0000:b1:00): 13, pid=13 ...

  6. python语言绘图：绘制一组以beta分布为先验，以二项分布为似然的贝叶斯后验分布图

    代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python ============================= ...

  7. mybatis-plus自动生成代码

    1.背景 本教程将介绍如何使用 mybatis-plus 工具自动给我们生成 Controller.Service.Entity.Mapper.Mapper.xml 层代码; 给出一个便于于学习理解的 ...

  8. 海豚调度调优 | 正在运行的工作流(DAG)如何重新拉起失败的任务(Task)

     本系列文章是DolphinScheduler由浅入深的教程,涵盖搭建.二开迭代.核心原理解读.运维和管理等一系列内容.适用于想对 DolphinScheduler了解或想要加深理解的读者. **祝开 ...

  9. AtCoder Beginner Contest 362

    AtCoder Beginner Contest 362 前言 vp 的时候出了四题,被 C 题卡了一会,很久才出,D 题是 dijkstra 的板子,改下条件即可,E 题是个计数 dp,这类题一直不 ...

  10. 目标追踪 ByteTrack 算法详细流程分析

    原理介绍 ByteTrack是字节跳动与2021年10月份公开的一个全新的多目标跟踪算法,原论文是<ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating ...