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可视化理解卷积神经网络(CNN)

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import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torchvision import models,datasets
import matplotlib.pyplot as plt
torch.__version__

 

可视化理解卷积神经网络

 

我们通过一个预训练的VGG16模型对一张图片进行了分类,下面我们粘贴代码

 

cat_img=Image.open('./1280px-Felis_silvestris_catus_lying_on_rice_straw.jpg')
transform_224= transforms.Compose([
    transforms.Resize(224), 
    transforms.CenterCrop((224,224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
cat_img_224=transform_224(cat_img)

 

上面的代码是我们读取了一张图片,并对图片进行了一些预处理,下面我们来创建vgg16的预训练好网络模型

 

net = models.vgg16(pretrained=True)# 修改这里可以更换其他与训练的模型
inputs=cat_img_224[np.newaxis] #这两个方法都可以cat_img_224[None,::]

 

进行一次前向的传播,看看得到了什幺结果

 

out = net(inputs)
_, preds = torch.max(out.data, 1)
preds
label=preds.numpy()[0]
label

 

我们看到了,这里返回的是285,代码几乎一样,但是返回的结果与上一节的样例有差别,这是什幺原因呢? 首先我们先看一下这个数字的含义,我们使用的是通过imagenet来作为预训练的模型,imagenet里面有1000个分类,我们如何去找这个含义呢? 有好心人已经给我们准备好了 这个连接 我们找一下 285: ‘Egyptian cat’, 说明识别出了是一只猫,种类还是埃及猫,应该还是比较准确的,但是这张图片是我特意寻找的,里面包含了很多隐藏的细节,这里就不多介绍了,大家如果有兴趣,可以换一个模型,或者修改下transforms方法,看看模型都会识别出来是什幺类别。

 

注:不同的预训练权重也会出现不同的结果,我测试出现过277,282,287等结果

 

下面我们开始进入正题,卷积神经网络的可视化

 

背景

 

CNN模型虽然在图像处理上表现出非常良好的性能和准确性,但一直以来都被认为是一个黑盒模型,人们无法了解里面的工作机制。 针对这个问题,研究人员除了从理论层面去寻找解释外,也提出了一些可视化的方法直观地理解CNN的内部机理,毕竟眼见为实,看到了大家就相信了。 这里介绍两类方法,一种是基于Deconvolution, 另一种则是基于反向传播的方法。我们主要使用代码实现基于反向传播的方法的可视化。

 

基于Deconvolution的方法

 

Visualizing and Understanding Convolutional Networks 主要是将激活函数的特征映射回像素空间,来揭示什幺样的输入模式能够产生特定的输出,因为网络是有层级关系的,所以越靠近输出的层级学到的特征越抽象,与实际任务越相关,这里就不多介绍了, 这里 有一个使用 keras的实现,有兴趣的可以看看

 

基于Backpropagation的方法

 

另外一类的实现就是基于Backpropagation的方法,这里我们主要进行介绍,在介绍之前,我们首先要引用一下别人写的代码 pytorch-cnn-visualizations  ,将这个代码的src目录放到与这个notebook同级别目录下,我们后面会直接调用他的代码进行演示操作。

 

首先,我们做一些准备工作

 

import sys
sys.path.insert(0, './src/')
def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
def rescale_grads(map,gradtype="all"):
    if(gradtype=="pos"):    
        map = (np.maximum(0, map) / map.max())
    elif gradtype=="neg":
        map = (np.maximum(0, -map) / -map.min())
    else:
        map = map - map.min()
        map /= map.max()
    return map

 

Guided-Backpropagation

 

这个方法来自于ICLR-2015 的文章 《Striving for Simplicity: The All Convolutional Net》 ,文中提出了使用stride convolution 替代pooling 操作,这样整个结构都只有卷积操作。作者为了研究这种结构的有效性,提出了guided-backpropagation的方法。

 

大致的方法为:选择某一种输出模式,然后通过反向传播计算输出对输入的梯度。这种方式与上一种deconvnet的方式的唯一区别在于对ReLU梯度的处理。

 

ReLU在反向传播的计算采用的前向传播的特征作为门阀,而deconvnet采用的是梯度值,guided-backpropagation则将两者组合在一起使用,这样有助于得到的重构都是正数。

 

这段话可能有点绕,具体细节还是看论文吧,我们这里只关注如何实现

 

inputs.requires_grad=True # 这句话必须要有,否则会报错
from guided_backprop import GuidedBackprop #这里直接引用写好的方法,在src,目录找想对应的文件
GB=GuidedBackprop(net)
gp_grads=GB.generate_gradients(inputs, label)
gp_grads=np.moveaxis(gp_grads,0,-1)
#我们分别计算三类的gp
ag=rescale_grads(gp_grads,gradtype="all")
pg=rescale_grads(gp_grads,gradtype="pos")
ng=rescale_grads(gp_grads,gradtype="neg")

 

下面我们使用matplotlib看看结果

 

plt.imshow(cat_img)

 

plt.imshow(ag)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d8441c7f0>

 

 

plt.imshow(ng)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d84487080>

 

 

plt.imshow(ag)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d854b44e0>

 

 

上面三张图是rbg三个通道的展示结果,下面我们合并成一个通道再看一下

 

gag=rgb2gray(ag)
plt.imshow(gag)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d8550fe80>

 

 

gpg=rgb2gray(pg)
plt.imshow(gpg)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d85576710>

 

 

gng=rgb2gray(ng)
plt.imshow(gng)

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d855d4fd0>

 

 

CAM(Class Activation Map)

 

这个方法严格来说不是基于梯度的,但是后面我们会将反向传播与CAM整合,所以简单的对CAM做个说明。

 

CAM 来自CVPR 2016 《Learning Deep Features for Discriminative Localization》 ,作者在研究global average pooling(GAP)时,发现GAP不止作为一种正则,减轻过拟合,在稍加改进后,可以使得CNN具有定位的能力,CAM(class activation map)是指输入中的什幺区域能够指示CNN进行正确的识别。

 

通常特征图上每个位置的值在存在其感知野里面某种模式时被激活,最后的class activation map是这些模式的线性组合,我们可以通过上采样,将class activation map 还原到与原图一样的大小,通过叠加,我们就可以知道哪些区域是与最后分类结果息息相关的部分。

 

这里就不介绍了

 

Grad-CAM

 

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization

 

顾名思义 Grad-CAM的加权系数是通过反向传播得到的,而CAM的特征加权系数是分类器的权值。

 

Grad-CAM 与 CAM相比,它的优点是适用的范围更广,Grad-CAM对各类结构,各种任务都可以使用。这两种方法也可以应用于进行弱监督下的目标检测,后续也有相关工作基于它们进行改进来做弱监督目标检测。

 

import math
from gradcam import GradCam
from guided_gradcam import guided_grad_cam
from guided_backprop import GuidedBackprop
nlayers=len(net.features._modules.items())-1
print(nlayers) # 打印一下一共有多少层
cam_list=[]
#下面我们循环每一层
for layer in range(nlayers):
    #GradCam
    grad_cam = GradCam(net,target_layer=layer)
    cam = grad_cam.generate_cam(inputs, label)
    
    #GuidedBackprop
    GBP = GuidedBackprop(net)
    guided_grads = GBP.generate_gradients(inputs, label)
    
    # Guided Grad cam
    cam_gb = guided_grad_cam(cam, guided_grads)
    cam_list.append(rgb2gray(np.moveaxis(cam_gb,0,-1)))

 

我们选个图,看看效果

 

plt.imshow(cam_list[0])

 

<matplotlib.image.AxesImage at 0x23d858b7588>

 

 

在 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 中作者还给出了其他不同的方法,这里就不详细说明了

 

需要注意的是,在使用 Visualizing and Understanding Convolutional Networks的时候,对网络模型是有要求的,要求网络将模型包含名为features的组合层,这部分是代码中写死的,所以在pytorch的内置模型中,vgg、alexnet、densenet、squeezenet是可以直接使用的,inception(googlenet)和resnet没有名为features的组合层,如果要使用的话是需要对代码进行修改的。

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