如何在Keras中显示由Resnet50模型提取的图像的特征

Question

因此，我想做的是显示从Resnet50模型提取并另存为.npy的功能。

我完全可以阅读它，数组看起来也很好。 但是我无法找到一种很好地显示结果的方法。 如何在opencv matplotlib中显示此内容？

这是我到目前为止的内容：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from matplotlib import cm
import os

path = "ResnetFeatures/"

def load_resnet_features(file, path):
    file_path = os.path.join(path, file)
    return np.load(file_path)

test_file = '1500test.npy'




test_feature = load_resnet_features(test_file, path)
print(test_feature.shape)
test_feature = np.squeeze(test_feature, axis=0)
print(test_feature.shape)
test_feature = test_feature.reshape((49, 2048))
plt.imshow(test_feature)
plt.show()

这给这个

(1, 7, 7, 2048)
(7, 7, 2048)

这样就可以了，但这不是我想要的。 我想要形状更方形的东西是原始图像（224,224,3）

Answer 1

好的，我感谢Jake P的帮助。

所以我知道图像可以像（49，2048）那样重塑，所以我将2048分开以得到（7,7）（64，32），然后交叉乘以（7 * 32）（7 * 64）

test_feature = test_feature.reshape((448, 224))
print_shape(test_feature)