lutzroeder/netron

Feature visualization

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#687 ouverte le 24 févr. 2021

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featurehelp wanted

Description

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?

Guide contributeur

Stack technique
javascripttensorflow
Domaine
machine learningfrontend
Type d'issue
feature
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
4
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
over 1 week
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
stale
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
mostly clear
Prérequis
Basic knowledge of neural networksFamiliarity with Netron codebaseJavaScript programming
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
35
Direction de recherche
Study the referenced paper (arXiv:1311.2901) for visualization techniques. Examine the quiver repository for inspiration, noting it was written for TensorFlow 1. Review Netron's source code to understand how models are loaded and layers are selected. Implement a feature to upload an image and compute activations for a selected layer, then display the maximizing features. Network specific handling may be needed, so consider starting with a simple model.