卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能，方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么。

自定义网络特征可视化

代码：

# coding: utf-8

from keras.models import Model
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Convolution2D,MaxPooling2D
from keras.layers import Activation
from pylab import *
import keras


def get_row_col(num_pic):
    squr = num_pic ** 0.5
    row = round(squr)
    col = row + 1 if squr - row > 0 else row
    return row,col

def visualize_feature_map(img_batch):
    feature_map = np.squeeze(img_batch,axis=0)
    print feature_map.shape

    feature_map_combination=[]
    plt.figure()

    num_pic = feature_map.shape[2]
    row,col = get_row_col(num_pic)

    for i in range(0,num_pic):
        feature_map_split=feature_map[:,:,i]
        feature_map_combination.append(feature_map_split)
        plt.subplot(row,col,i+1)
        plt.imshow(feature_map_split)
        axis('off')
        title('feature_map_{}'.format(i))

    plt.savefig('feature_map.jpg')
    plt.show()

    # 各个特征图按1：1 叠加
    feature_map_sum = sum(ele for ele in feature_map_combination)
    plt.imshow(feature_map_sum)
    plt.savefig("feature_map_sum.jpg")

def create_model():
    model = Sequential()

    # 第一层CNN
    # 第一个参数是卷积核的数量，第二三个参数是卷积核的大小
    model.add(Convolution2D(9, 5, 5, input_shape=img.shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(4, 4)))

    #第二层CNN
    model.add(Convolution2D(9, 5, 5, input_shape=img.shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3)))

    # 第三层CNN
    model.add(Convolution2D(9, 5, 5, input_shape=img.shape))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    # 第四层CNN
    model.add(Convolution2D(9, 3, 3, input_shape=img.shape))
    model.add(Activation('relu'))
    # model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

    return model


if __name__ == "__main__":

    img = cv2.imread('001.jpg')

    model = create_model()

    img_batch = np.expand_dims(img, axis=0)
    conv_img = model.predict(img_batch)  # conv_img 卷积结果

    visualize_feature_map(conv_img)

这里定义了一个4层的卷积，每个卷积层分别包含9个卷积、Relu激活函数和尺度不等的池化操作，系数全部是随机初始化。
输入的原图如下：

第一层卷积后可视化的特征图：

所有第一层特征图1：1融合后整体的特征图：

第二层卷积后可视化的特征图：

所有第二层特征图1：1融合后整体的特征图：

第三层卷积后可视化的特征图：

所有第三层特征图1：1融合后整体的特征图：

第四层卷积后可视化的特征图：

所有第四层特征图1：1融合后整体的特征图：

从不同层可视化出来的特征图大概可以总结出一点规律：

• 1. 浅层网络提取的是纹理、细节特征
• 2. 深层网络提取的是轮廓、形状、最强特征(如猫的眼睛区域)
• 3. 浅层网络包含更多的特征，也具备提取关键特征(如第一组特征图里的第4张特征图，提取出的是猫眼睛特征)的能力
• 4. 相对而言，层数越深，提取的特征越具有代表性
• 5. 图像的分辨率是越来越小的

VGG19网络特征可视化

代码：

# coding: utf-8
from keras.applications.vgg19 import VGG19
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg19 import preprocess_input
from keras.models import Model
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *


def get_row_col(num_pic):
    squr = num_pic ** 0.5
    row = round(squr)
    col = row + 1 if squr - row > 0 else row
    return row,col

def visualize_feature_map(img_batch):
    feature_map = img_batch
    print feature_map.shape

    feature_map_combination=[]
    plt.figure()

    num_pic = feature_map.shape[2]
    row,col = get_row_col(num_pic)

    for i in range(0,num_pic):
        feature_map_split=feature_map[:,:,i]
        feature_map_combination.append(feature_map_split)
        plt.subplot(row,col,i+1)
        plt.imshow(feature_map_split)
        axis('off')

    plt.savefig('feature_map.jpg')
    plt.show()

    # 各个特征图按1：1 叠加
    feature_map_sum = sum(ele for ele in feature_map_combination)
    plt.imshow(feature_map_sum)
    plt.savefig("feature_map_sum.jpg")


if __name__ == "__main__":
    base_model = VGG19(weights='imagenet', include_top=False)
    # model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block1_pool').output)
    # model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block2_pool').output)
    # model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block3_pool').output)
    # model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block4_pool').output)
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block5_pool').output)

    img_path = '001.jpg'
    img = image.load_img(img_path)
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    block_pool_features = model.predict(x)
    print(block_pool_features.shape)

    feature = block_pool_features.reshape(block_pool_features.shape[1:])

    visualize_feature_map(feature)

从第一到第五层的特征图分别如下：

从第一层到第五层各特征图按1：1比例融合后特征依次为：