lutzroeder/netron

Feature visualization

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#687 geöffnet am 24. Feb. 2021

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Beschreibung

add feature visualization to netron

you select/upload a image from the file system. When you sleect a layer, netron displays the features that maximise the activation of the selected layer

based on the following research paper: https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf

there was a similar repo (https://github.com/keplr-io/quiver), but it was written for tensorflow 1 and it fails to construct valid maps of the models constructed with modern tools

this might be network-specific, so maybe implement slowly?

Contributor Guide

Research-Richtung
Studiere die Architektur von Netrons Layer Rendering und Datenladen. Implementiere ein neues Panel, das es Benutzern ermöglicht, ein Bild hochzuladen und für eine ausgewählte Schicht die Eingabemerkmale zu berechnen und anzuzeigen, die die Aktivierung dieser Schicht maximieren, unter Verwendung des Gradientenaufstiegs, wie im referenzierten Paper beschrieben. Erwäge, mit einer netzwerkspezifischen Implementierung zu beginnen und dann zu verallgemeinern.
Tech Stack
javascript
Domain
machine learningdata visualization
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
JavaScriptNeural NetworksGit
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60