이미지 분류 모델의 구성 레이어에 대한 결과값 시각화

이미지에 대한 Classification 및 Detection, Segmentation에 대한 신경망 모델을 구성하는 레이어 중 Convolution 관련 레이어의 결과값에 대한 시각화에 대한 내용입니다. 딥러닝 라이브러리 중 PyTorch로 예제를 작성했으며, CNN 모델 중 가장 이해하기 쉬운 VGG를 대상으로 하였습니다.

먼저 필요한 패키지와 미리 학습된 VGG 모델을 불러와 그 레이어 구성을 출력해 봅니다.

결과는 다음과 같습니다.

VGG(
(features): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU(inplace=True)
(2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU(inplace=True)
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(6): ReLU(inplace=True)
(7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(8): ReLU(inplace=True)
(9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(11): ReLU(inplace=True)
(12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(13): ReLU(inplace=True)
(14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(15): ReLU(inplace=True)

.
.

(생략)

위의 특징(Feature)를 추출하는 레이어 중 0번째 레이어의 출력결과를 시각화 합니다. PyTorch는 특정 레이어의 입력 데이터와 그 연산의 결과를 특정 함수로, 연산이 완료되면 전달해 호출해 줍니다. 아래는 이에 대한 클래스입니다.

LayerResult은 레이어의 연산 결과를 검사할 레이어를 특정하는 인자를 생성자의 인자값으로 갖습니다. 해당 레이어의 register_forward_hook 함수를 호출하여 그 결과를 얻어올 함수를 등록합니다. 등록된 함수에서 연산 결과를 시각화하기 위한 데이터 구조로 변환하게 됩니다. 이 클래스를 사용하는 코드는 다음과 같습니다.

위의 코드의 마지막 라인에서 언급된 activations에 특정 레이어의 결과값이 담겨 있습니다. 이제 이 결과를 출력하는 코드는 다음과 같습니다.

결과 이미지가 총 64인데, 이는 앞서 VGG의 구성 레이어를 살펴보면, 첫번째 레이어의 출력 채널수가 64개이기 때문입니다. 결과는 다음과 같습니다.

추가로 특정 레이어의 가중치값 역시 시각화가 가능합니다. 아래의 코드가 그 예입니다.

9번 코드에서 가중치를 가지는 레이어의 ID를 출력해 주는데, 그 결과는 다음과 같습니다.

odict_keys([‘features.0.weight’, ‘features.0.bias’, ‘features.2.weight’, ‘features.2.bias’, ‘features.5.weight’, ‘features.5.bias’, ‘features.7.weight’, ‘features.7.bias’, ‘features.10.weight’, ‘features.10.bias’, ‘features.12.weight’, ‘features.12.bias’, ‘features.14.weight’, ‘features.14.bias’, ‘features.17.weight’, ‘features.17.bias’, ‘features.19.weight’, ‘features.19.bias’, ‘features.21.weight’, ‘features.21.bias’, ‘features.24.weight’, ‘features.24.bias’, ‘features.26.weight’, ‘features.26.bias’, ‘features.28.weight’, ‘features.28.bias’, ‘classifier.0.weight’, ‘classifier.0.bias’, ‘classifier.3.weight’, ‘classifier.3.bias’, ‘classifier.6.weight’, ‘classifier.6.bias’])

위의 레이어 ID로 가중치값을 가져올 레이어를 특정할 수 있는데요. 최종적으로 위의 코드는 다음과 같이 가중치를 시각화해 줍니다.

파이썬의 matplotlib 노트

파이썬의 matplotlib는 수치 데이터를 그래프로 효과적으로 표시해주는 API입니다. 이에 대해 간단한 활용 예시에 대한 코드를 기록해 둡니다.

X축과 Y축에 대한 포인트 데이터를 표시하는 코드입니다. 결과는 다음과 같습니다.

그래프에서 포인트의 크기와 색상, 투명도를 지정하는 예제는 다음과 같습니다.

결과는 다음과 같습니다.

다음은 꺽은선 그래프입니다.

x축과 y축의 데이터는 4번과 5번 코드에서 정의합니다. 결과는 다음과 같습니다.

하나의 차트에 여러개의 그래프를 동시에 표시하고, 추가적으로 제목, 축이름 등을 표시하는 코드입니다.

결과는 다음과 같습니다.

3차원 차트의 경우 먼저 X, Y축에 대한 데이터와 이 X, Y를 변수로 하여 계산된 Z 값의 함수가 정의해야 합니다. 이렇게 정의된 X, Y, Z에 대한 3차원 그래프는 아래의 예제 코드를 통해 3차원 차트로 시각화할 수 있습니다.

결과는 다음과 같습니다.

여러개의 차트를 동시에 표시하는 경우입니다.

결과는 아래와 같습니다.

아래는 차트를 그리는 스타일을 지정하고 범례를 표현하는 코드입니다.

결과는 다음과 같습니다.