深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)

本文主要是介绍深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 VGG16模块的可视化

VGG16简介：

         VGG是继AlexNet之后的后起之秀，相对于AlexNet他有如下特点：

        1，更深的层数！相对于仅有8层的AlexNet而言，VGG把层数增加到了16和19层。

        2，更小的卷积核！不仅如此，相对于AlexNet中的大卷积核(如下图中的 11x11和5x5卷积核)，VGG中只使用了3x3的小卷积核。

        3，更深的网络，更多的非线性。通过用多个3x3的小filter去替换AlexNet中的大卷积核，不仅能够保持原有的感受野，还能让网络变得更深。

        而且，由于网络加深了，模型的非线性也增加了(一般情况下，卷积层指的都是2D卷积后接一个非线性激活函数ReLU)。因此，网络的特征表示能力也加强了(ability of representation learning)。

 ips: 表示学习(representation learning)是什么？

        "表示学习是指从原始数据中自动学习特征或表示的一种方法，而不是依赖于人工设计的特征。在传统的机器学习中，特征工程（feature engineering）是一个重要的步骤，需要人工设计和选择合适的特征以便于模型学习。但是，表示学习通过算法自动提取数据的特征，减少了对人工干预的依赖。"

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VGG16各层feature map可视化实战

        一般情况下，一旦模型训练好之后(本例中是用ImageNet预先训练好的VGG16模型)随便喂一副输入图像，就能得到分类结果。但为了更好的理解模型所学习到的卷积核究竟是什么样的？这些卷积核和输入图像卷积后会得到什么样的结果？之所以最终会习得这样的卷积核？

        这些问题都可以通过观察卷积后得到的activation map/feature map帮助人们明白。实际上有点类似于debug，只需把所有的中间结果保留下来就好了。

Part I        用预先训练好的模型对图像分类

1，导入需要的用到的库函数

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16,preprocess_input,decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager# 设置字体为 SimHei (黑体)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 避免中文字体显示不正常
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

2，导入基于ImageNet数据库预先训练好的Vgg16模型

        为了看到prediction的分类结果，这里导入的是包含顶层(也就是全连接层FC和softmax层)的完整模型，并且命名为naive_model。

#使用基于imagenet预先训练好的模型
naive_model=VGG16(weights='imagenet') 

3，导入原始输入图像，并对图像做适当的预处理以VGG16输入图像的要求

以一只螳螂为例，这是原始图像：

#load image同时resize到224x224的尺寸
myimg_path='images\mantis.jpg'# 读取图像
myimg = image.load_img(myimg_path)
print(f"原始图像的尺寸为：{myimg.size}")#imshow
fig=plt.figure()
plt.imshow(myimg)
plt.title("original image")# 调整图像大小
myimg = myimg.resize((224, 224))
print(f"resize后的尺寸：{myimg.size}")# 将图片转换为numpy数组
myimg_array = image.img_to_array(myimg)# 对图片进行VGG16模型所需的预处理
myimg_array = preprocess_input(myimg_array)#经过预处理后的图像
plt.figure()
plt.imshow(myimg_array)
plt.title("preprocessed image")# 扩展维度以匹配模型期望的输入形状
myimg_array = np.expand_dims(myimg_array, axis=0)
print(f"拓展维度后的尺寸：{myimg_array.shape}")

 这是经过预处理后的图像：

         预处理过程共分为四步：1，把图像尺寸缩放为224x224。2，将图像类型转换为numpy数组。3，调用VGG16自带的preprocess函数。4，拓展一个维度。

4，使用包含FC+softmax的Naive Model对图像进行分类

# 使用模型对图片进行预测，返回的predictions是一个一维向量
predictions = naive_model.predict(myimg_array)
print(predictions.shape)#解码预测结果，并打印出VGG16模型预测的前5个类别及其对应的概率
decode_preds=decode_predictions(predictions,top=5)[0]
print("当前图片的预测结果按照概率由高到低排列如下:\n")
for i, pred in enumerate(decode_preds):print(f"{i+1}: 类别ID: {pred[0]}, 类别名称: {pred[1]}, 概率: {pred[2]:.4f}")

 输出前五个概率最高的类别名称：

其中：mantis=螳螂， grasshopper=蚂蚱，cricket=蟋蟀，walking stick=拐杖

绘制所有类别的概率分布，并显示最大概率神经元所对应的位置

#返回模型最后一层的神经元个数，即总的类别数
print("Vgg16模型总的类别数为：",naive_model.output_shape[1])
x=range(naive_model.output_shape[1])
y=predictions[0]plt.figure(figsize=(10,3))
plt.bar(x,y)
plt.title("预测结果的整体概率分布")
plt.xlabel('1000个分类的索引')
plt.ylabel('对应概率')#解析类别索引
max_prob=max(predictions[0])
max_prob_index=predictions[0].tolist().index(max_prob)
print("最大概率所对应的索引为：",max_prob_index)

        至此，已经完成了模型的创建，导入图像和使用模型对图像进行分类的全部过程，并且从预测结果上来看，也达到了比较满意的效果。后面就可以进入正题，通过显示每层经过卷积后(更准确的说应该是经过卷积和ReLU后)的feature map长什么样，帮助我们去更好的理解整个过程。

        值得一提的是，为了能看到每层的feature map，我们需要重新创建一个模型。而且这个模型必须是不包含顶层的模型，既然不包含顶层，也就无法对图像分类了。好在分类结果在前面已经验证过了！

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Part II        feature map的可视化

1，创建不包含顶层的VGG16 model

# 使用基于 ImageNet 预训练的 VGG16 模型（不包含全连接层）
model_without_top = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
model_without_top.summary()# 获取该模型的总层数
total_layers = len(model_without_top.layers)# 输出总层数
print(f"模型的总层数为: {total_layers}")

        上述代码先是创建了一个用ImageNet预先训练好的不包含顶层的VGG16模型，并命名为model_without_top。为了和标准VGG16模型以示区别，我分布输出了原始模型和不带顶层模型的模型总层数。

（点击图像可放大显示）

 

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2，为即将创建的新模型配置新模型的输入和输出

# 新模型的输入层
new_model_Input=model_without_top.input'''
创建了一个列表 layer_outputs，这个列表包含了 model_without_top 模型中每层的输出（即特征图）。具体来说：model_without_top.layers 是 VGG16 模型中所有层的列表。layer.output 是每一层的输出张量（Tensor）。
这些输出张量代表了该层在输入图像上的特征图。遍历了模型中的所有层，并将每一层的输出张量添加到 layer_outputs 列表中。
'''# 把每层的输出层都提出来，并保存到layer_outputs中
layer_outputs = []
for layer in model_without_top.layers:    output = layer.outputlayer_outputs.append(output)# 新模型的输出层
new_model_Output=layer_outputs

        上述代码基于前面已经创建好的模型，分别获得了新模型的input层和output层。其中，新模型的input层与不包含顶层模型model_without_top的input相同，都是一个张量。而新模型的output层为model_without_top每层的输出，都是列表。

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 3，用keras的model函数创建可以输出feature map的新模型

'''
创建一个新的 Keras 模型 activation_model，这个新模型的输入层与原始 VGG16 模型的输入层相同，输出层是 layer_outputs 列表。
通过这种方式，activation_model 将返回每一层的特征图，而不是像原始模型那样只返回最终的分类结果。
'''#创建一个新的 Keras 模型，这个模型的输出是 VGG16 模型每层的特征图
from tensorflow.keras.models import Model 
activation_model = Model(inputs=new_model_Input, outputs=new_model_Output)
# 设置新模型的名字
activation_model.name = "vgg16_feature_map"
activation_model.summary()# 输出每一层所对应的名字便于后面调用feature map时使用
for i in range(total_layers):print(f"第{i}层是{activation_model.layers[i].name}")

        这段代码用之前选择好的input和output去创建了一个专门用于可视化各层feature map的新模型activation model。

 

 

        通过观察两者的summary不难发现，这段代码所创建的activation_model与之前的model_without_top和完全一样。既然这样为什么还要用Model函数创建一个新的activation_model，而不直接用model_without_top？

 

        虽然model_without_top和activation_model最终输出的模型图一模一样，但两者的设计意图不同：

1，对于model_without_top而言: 它主要用于获取模型的最后一层特征图（即，改模型的最终输出），便于后续展平后输入到自定义的分类器中。因此，这个模型无法输出每一层的feature map/输出。

2，对于activation_model而言:通过Model重新构建的activation_model就是要保存各层的feature map，因此他的输出就是每一层的特征图/输出。可以在一次预测中获取所有层的输出。因此，尽管它与 model_without_top 的结构和输入是相同的，但它的输出是不同的，包含了所有中间层的输出。

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4，加载图像并使用新模型对图像的分类结果进行预测

# 加载图像并调整为 224x224 的尺寸
myimg_path = 'images\\mantis.jpg'
myimg = image.load_img(myimg_path, target_size=(224, 224))# 将图像转换为 NumPy 数组
myimg_array = image.img_to_array(myimg)# 扩展维度以匹配模型期望的输入形状
myimg_array = np.expand_dims(myimg_array, axis=0)# 对图像进行 VGG16 模型所需的预处理
myimg_array = preprocess_input(myimg_array)# 使用新模型对图像进行预测，并获取所有层的特征图
activations = activation_model.predict(myimg_array)

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Part III         可视化结果

1，查看block1_conv1的feature map(也就是卷积后的结果)，共有64个channel，即64个feature map，图像尺寸为224x224.

        基于之前打印好的各层index， 在code中输入index就能得到对应层的前64个feature map。

LayerNum=1#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=activation_map_layer.shape[-1]
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

 这是block1_conv1的输出结果，即当前层的feature maps：

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2， 查看block1_conv2的feature map，共有64个feature map，图像尺寸为224x224.

 

LayerNum=2#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

 block1_conv2的输出结果：

 

小结：

        通过简单的比较block1_conv1和block1_conv2，感觉他们所提取的特征都差不多，大同小异，重在提取图像中的细节特征。值得一提的是block1_conv2是在block1_conv1的基础上求得的。

 

        细节特征提取:在网络的早期层，通常会提取低级别的特征，比如边缘、纹理和颜色。这些层提取的特征往往是相似的，因为它们处理的都是图像的基本结构。block1_conv2 进一步细化了 block1_conv1 的输出特征，从而提取出更加细微的细节。

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3，查看block1_pool的feature map，共有64个feature map，图像尺寸为112x112.

 

LayerNum=3#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

block1_pool的输出结果：

 

小结： 

        比较block1_conv2和block1_pool的feature map没有发生任何改变，只不过经过pooling layer处理后，图像的尺寸缩小为一半。

 

        尺寸缩小与信息保留:池化层（pooling layer）的主要功能是缩小特征图的尺寸，减少计算量，同时保留关键信息。正如你所观察到的，block1_pool 主要是通过最大池化（max pooling）操作将图像尺寸缩小一半，特征图本身的内容和形状特征在一定程度上保持不变，但分辨率降低了。

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4， 查看block2_conv1的feature map，共有128个feature map，图像尺寸为112x112.

 

LayerNum=4#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

  block2_conv1的输出结果：

 

小结：  

        比较block1_conv2和block2_conv1，经过尺寸缩小后block2_conv1所提取的是轮廓特征。

 

        逐层抽象化:随着网络深度的增加，网络开始提取更复杂的特征。block2_conv1 相比 block1_conv2 更关注于较大尺度的轮廓特征，而不是单纯的细节。这个过程类似于从简单的边缘检测过渡到更复杂的形状和结构识别。 

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5，查看block3_con1的feature map，共有256个feature map，图像尺寸为56x56.

 

LayerNum=7#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

block3_conv1的输出结果： 

 

 

小结：  

        继block1_conv1，block2_conv1之后block3_conv1的尺寸缩小的更多，提取更为抽象的轮廓特征。

逐层抽象化: 在更深层次的卷积层，网络逐渐关注更复杂的特征组合。例如，block3_conv1 可能会从之前层次中提取的边缘和轮廓进一步组合，形成对更复杂形状的表示。这也是网络逐步实现从具体到抽象的过程，特征变得越来越难以用肉眼辨别。

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6，查看block4_con1的feature map，共有512个feature map，图像尺寸为28x28.

 

LayerNum=11#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

 block4_conv1的输出结果： 

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7， 查看block5_con1的feature map，共有512个feature map，图像尺寸为14x14.

 

LayerNum=15#输入相应层的index
activation_map_layer=activations[LayerNum]
layer_name=model_without_top.layers[LayerNum].name
layer_size=activation_map_layer.shape
feature_map_num=activation_map_layer.shape[-1]
print(f"当前正在查看的layer是：{layer_name}，他的尺寸是：{layer_size}，总共有{feature_map_num}个feature map（chanel）")# 绘制前8x8个特征图
N=64
plt.figure(figsize=(35,35))
for i in range(N):plt.subplot(N//8+1, 8, i+1) plt.imshow(activation_map_layer[0, :, :, i])  # 显示特征图plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
plt.suptitle(f'Feature Maps from Layer: {model_without_top.layers[LayerNum].name}', fontsize=56)
plt.show()

 block5_conv1的输出结果： 

小结：  

        随着模型的深度越来越深，feature map的尺寸也越来越小，所提取的特征人眼也越来越难辨识，越来越抽象。一直到最后一层block5_conv3，基本上就完成了对原始输入图像的decode，后续展平后就可以基于FC+softmax分类了。

抽象程度和可识别性: 随着网络的加深，特征图的尺寸越来越小，特征越来越抽象。到 block5_conv3 时，网络已经能够提取到足够复杂和高度抽象的特征，这些特征对于模型的最终分类任务至关重要。虽然人眼难以直接理解这些特征图，但它们实际上编码了输入图像中非常复杂的高层次信息。 

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（全文完） 

--- 作者，松下J27

参考文献(鸣谢)： 

1，代码实战-VGG16卷积核权重可视化_哔哩哔哩_bilibili

2，Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision

3，可视化卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili

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这篇关于深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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