看懂这篇指南，包你掌握神经网络的“黑匣子”

现在可以导入图像并对其进行加工：

from keras.preprocessing.image import load_img 
# load an image from file 
image = load_img('car.jpeg', target_size=(224, 224)) 
plt.imshow(image) 
plt.title('ORIGINAL IMAGE') 

一共分为三个步骤：

• 对图像进行预处理
• 计算不同遮挡部分的概率
• 绘制热图

from keras.preprocessing.image import img_to_array 
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input 
# convert the image pixels to a numpy array 
image = img_to_array(image) 
# reshape data for the model 
imageimage = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2])) 
# prepare the image for the VGG model 
image = preprocess_input(image) 
# predict the probability across all output classes 
yhat = model.predict(image) 
temp = image[0] 
print(temp.shape) 
heatmap = np.zeros((224,224)) 
correct_class = np.argmax(yhat) 
for n,(x,y,image) in enumerate(iter_occlusion(temp,14)): 
    heatmap[x:x+14,y:y+14] = model.predict(image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2])))[0][correct_class] 
    print(x,y,n,' - ',image.shape) 
heatmapheatmap1 = heatmap/heatmap.max() 
plt.imshow(heatmap) 

是不是很有趣呢?接着将使用标准化的热图概率来创建一个遮挡部分并进行绘制：

import skimage.io as io 
#creating mask from the standardised heatmap probabilities 
mask = heatmap1 < 0.85 
maskmask1 = mask *256 
maskmask = mask.astype(int) 
io.imshow(mask,cmap='gray') 

最后，通过使用下述程序，对输入图像进行遮挡：

import cv2 
#read the image 
image = cv2.imread('car.jpeg') 
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) 
#resize image to appropriate dimensions 
image = cv2.resize(image,(224,224)) 
maskmask = mask.astype('uint8') 
#apply the mask to the image 
final = cv2.bitwise_and(image,image,maskmask = mask) 
final = cv2.cvtColor(final,cv2.COLOR_BGR2RGB) 
#plot the final image 
plt.imshow(final) 

猜猜为什么只能看到某些部分?没错——只有那些对输出图片类型的概率有显著贡献的部分是可见的。简而言之，这就是遮挡图的全部含义。

特征图——将输入特征的贡献可视化

特征图是另一种基于梯度的可视化技术。这类图像在 Deep Inside Convolutional Networks:Visualising Image Classification Models and Saliency Maps.论文中有介绍。

特征图计算出每个像素对模型输出的影响，包括计算相对于输入图像每一像素而言输出的梯度。

（编辑：91站长网）

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