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# System prepended metadata

title: 可視化與前處理
tags: [IRIS]

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tags: IRIS
title: 可視化與前處理
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# iris 可視化
* 使用此色階來顯示熱力圖
![](https://i.imgur.com/KkCgVxb.jpg)
* 低-->高
### 121張圖predict的結果
* 使用 grad_cam 來產生熱力圖，出來結果為此類別的熱力圖
* 示意圖
* * ![](https://i.imgur.com/0zXeI8B.jpg)
* 圖一
![](https://i.imgur.com/Imwc3nl.png)
* 圖二
![](https://i.imgur.com/JEjGslo.png)
* 圖三
![](https://i.imgur.com/OoCmid0.png)
* 圖四
![](https://i.imgur.com/cHLJvxF.png)
### 121張圖predict之layer
* 使用 cam 來產生熱力圖，將每一個filter之結果相加取平均
* 示意圖
![](https://i.imgur.com/CIucpTU.jpg)
### sigmoid 2
* 圖一
![](https://i.imgur.com/vKsyJjU.png)
* 圖二
![](https://i.imgur.com/JL8hnKX.png)
* 圖三
![](https://i.imgur.com/AZr3Qno.png)
* 圖四
![](https://i.imgur.com/Hk3R7Db.png)
### sigmoid 3
* 圖一
![](https://i.imgur.com/IFoOva0.png)
* 圖二
![](https://i.imgur.com/cu9bQkd.png)
* 圖三
![](https://i.imgur.com/deZPU3S.png)
* 圖四
![](https://i.imgur.com/wvn57dh.png)


### 一張圖裡filter的結果
* 圖一
![](https://i.imgur.com/W1uzRpp.png)
* 圖二
![](https://i.imgur.com/RIwEWbP.png)

### 問題
* 主要會關注睫毛和眼皮的部分
### 處理
* 利用mask來去填補
* 作法：原圖*mask(移出雜訊部分)---> a1
    * 原圖對半切，兩邊翻轉(利用左右兩邊來填補)
    * 翻轉圖*(mask)'(將雜訊的部分用原圖來填補) ---> a2
    * a1 + a2
    * 得到如下圖
![](https://i.imgur.com/0GiUKyQ.jpg)
##### 缺點
* 某些圖可能在填補的部分有雜訊，故會有些地方沒填到
![](https://i.imgur.com/BxxRyjd.jpg)
![](https://i.imgur.com/1fKq6iN.jpg)
* 故需要再做另外的處理較好

## 將有填補的和沒填補的做對比

### 第一組
* 結果

* 沒填
![](https://i.imgur.com/6rLhZ1F.png)
* 有填
![](https://i.imgur.com/FFV1Vss.png)
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* sigmoid

* 沒填
![](https://i.imgur.com/dJNl1Bg.png)
* 有填
![](https://i.imgur.com/O7n5SGk.png)

### 第二組
* 結果

* 沒填
![](https://i.imgur.com/yUzFyXc.png)
* 有填
![](https://i.imgur.com/SnfpcpK.png)

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* sigmoid

* 沒填
![](https://i.imgur.com/PImw9FE.png)
* 有填
![](https://i.imgur.com/EjStR33.png)




