我目前正在使用深度学习算法（通过使用 GIST 特征或 CNN）开发图像分类应用程序。我需要帮助来理解以下查询。
我已经提取了图像的 GIST 特征（参考链接）。这些提取的特征将作为深度学习算法的输入来对图像进行分类。有没有办法在图像顶部可视化提取的特征？
CNN 和 GIST，哪个更适合图像分类？与 CNN 相比，GIST 过时了吗？
谢谢你，KK
如何可视化图像的 GIST 特征
数据挖掘
深度学习
美国有线电视新闻网
图像分类
2022-01-21 21:41:54
1个回答
鉴于代码对于两者（GIST + 网络和原始像素 + 网络）都很简单，您可以为给定项目尝试三种方法。
- GIST + 密集层（GIST 不是空间分布的）
- 原始像素 + CNN + 密集层
- 原始像素 + CNN + Dense + 输入层 2 (GIST) + Dense
对于某些项目，GIST 可以提供帮助，因为它是 CNN 可能会或可能不会学习的抽象特征。
编辑：本文比较了 GIST 和 CNN
关于：
有没有办法在图像顶部可视化提取的特征？
这可以通过方法 3（CNN + GIST）中的注意力层来完成。
CNN 提供空间分布（可视化所需），将 CNN 的输出与 GIST 合并的密集层可与注意力层一起使用。
可视化纸
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