Picasso：一个用于可视化神经网络图像分类器学习过程的模块化框架
计算机视觉与模式识别
2017-09-12 v3 软件工程
摘要
Picasso是一个用Python编写的免费开源（Eclipse Public License）Web应用程序，用于渲染有助于分析卷积神经网络的标准可视化。Picasso自带遮挡图（occlusion maps）和显著图（saliency maps）两种可视化，它们有助于揭示诸如损失和准确率等评估指标可能隐藏的问题：例如，学习了一个代理分类任务。Picasso可配合Tensorflow深度学习框架以及Keras（当模型可加载至Tensorflow后端时）使用。Picasso可供深度学习研究人员和工程师在各种神经网络架构下以最小配置使用。添加新的可视化很简单：用户可以将他们的可视化代码和HTML模板与应用程序代码分开指定。
引用
@article{arxiv.1705.05627,
title = {Picasso: A Modular Framework for Visualizing the Learning Process of Neural Network Image Classifiers},
author = {Ryan Henderson and Rasmus Rothe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05627},
year = {2017}
}
备注
9 pages, submission to the Journal of Open Research Software, github.com/merantix/picasso