Какво е визуализацията на feature space на CV модел с t-SNE/UMAP?

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) и UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) са нелинейни методи за намаляване на размерността, които често се използват за визуализиране на данни с висока размерност, като характеристиките (feature space) на модели за компютърно зрение (CV).

В контекста на CV моделите, тези методи помагат:

• Да представят многомерни вектори на характеристики (например, изходите на слоевете на невронните мрежи) в 2D или 3D пространство.
• Визуално да оценят как моделът разделя или групира данните от различни класове.
• Да разберат структурата и разпределението на характеристиките, да идентифицират клъстери или аномалии.

Пример: след обучение на модел, може да вземете векторите на характеристики на изображения от различни класове, да приложите t-SNE или UMAP и да създадете scatter plot, където точките от един клас ще бъдат групирани заедно, което свидетелства за добра способност на модела да разделя класовете.

Следователно, t-SNE и UMAP са мощни инструменти за интерпретиране и анализ на вътрешното представяне на данните в CV моделите.