Я слежу за этой хорошей записной книжкой, чтобы понять, что изучает моя модель: https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.4-visualizing-what-convnets-learn.ipynb
Проблема в том, что когда я строю тепловую карту, у меня изображение того же типа, что и на github (т.е.желтым цветом показана часть, которую модель использует для оценки класса)
heatmap = np.maximum(heatmap, 0) heatmap /= np.max(heatmap)
plt.matshow(heatmap) plt.show()
Но когда я делаю следующее, как GitHub:
# We use cv2 to load the original image
img = img_aug
# We resize the heatmap to have the same size as the original image
heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1], img.shape[0]))
# We convert the heatmap to RGB
heatmap = np.uint8(255 * heatmap)
# We apply the heatmap to the original image
heatmap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET)
# 0.4 here is a heatmap intensity factor
superimposed_img = heatmap * 0.4 + img
plt.imshow(superimposed_img.astype(int));
У меня есть изображение, на котором часть, на которую смотрит сеть, теперь синего цвета (по сравнению с первым изображением инвертировано), в то время как в github она все еще похожа на начальную тепловую карту.Я думаю, что я пропускаю детали там .... кто-нибудь может дать мне подсказку?Большое спасибо!
