CNN可视化工具：用于深度卷积神经网络中的单元可视化的工具包 介绍 该存储库包含用于可视化深CNN内的单元（或称为神经元或卷积过滤器）的代码和结果。 一些代码已用于深度场景CNN中出现的物体检测器》。 您可以将此工具包与天真的一起使用，并可以将其编译为matcaffe和pycaffe或 。 该工具包包含以下功能： （新！）PyTorch脚本： pytorch_extract_feature.py ：用于为任何给定图像在CNN模型的选定层提取CNN特征的代码。 pytorch_generate_unitsegments.py ：用于生成所选层上所有单元的可视化的代码。 Matlab脚本： extract_features.m ：用于为任何给定图像提取所选层上的CNN激活的代码。 generate_unitsegments.m ：用于生成选定层中所有单元的可视化的代码。 unit

AutoBlur_CNN_Features 基于以下代码： ： 脚本，用于提取具有不同ConvNet的CNN深度特征，然后将其用于具有线性核的SVM分类器的图像分类任务，涉及以下小型数据集：足球[1]，飞鸟[2]，17flowers [3]，ImageNet-6Weapons [4]和ImageNet-7节肢动物[4]。 使用VGG16提取的功能或MobileNet进入SVM分类器。 允许比较使用完整图像或使用AutoBlur方法过滤之间的差异 随代码一起提供了Soccer数据集，因此可以轻松对其进行测试： 足球：原始图像 SoccerAutoBlurBB：应用AutoBlur过滤技术并使用相应的边界框裁剪后的原始图像 参考： [1]范德·韦耶尔（J. van de Weijer），施密德（C. Schmid），着色局部特征提取，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。