用途
有时候需要从图片（或文本）中提取出数值型特征，供各种模型使用。深度学习模型不仅可以用于分类回归，还能用于提取特征。通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。
加入特征之后，结果往往不尽如人意，大致有以下原因：
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深度学习模型一般有N层结构，不能确定求取哪一层输出更合适。
深度学习模型很抽象——几十层的卷积、池化、信息被分散在网络参数之中。提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特征，有时也取最后一层用于描述句意；图像处理时往往提取最后一层输出向量；在图像目标识别问题中，常提取后两层子网络的输出作为组合向量。如何选择提取位置，取决于对模型的理解，后文将对图像处理层进行详细说明。 -
针对不同问题训练出的模型，输出的特征也不同。
通常下载的ResNet，VGG，BERT预训练模型，虽然通用性高，但解决具体问题的能力比较弱。比如在自然语言处理中，用GPT-2或者BERT训练的模型只面对普通文章，如果从中提取特征用于判断辱骂，有些脏字可能有效，但是更多的“多义词”会被它的普通含义淹没。 用自己的数据fine-tune后往往更有针对性，而fine-tune的目标也需仔细斟酌，否则可能起到反作用。比如希望用ResNet识别不同的衣服，就需要考虑到衣服的形状、质地、颜色等等因素，如果用衣服类型（大衣、裤子）的分类器去fine-tune模型，新模型可能对形状比较敏感，而对材质、颜色的识别效果反而变差。
原理
图像模型ResNet-50规模适中，效果也很好，因此被广泛使用。下面将介绍该模型各层输出的含义，以及用它提取图片特征的方法。
ResNet原理详见论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf。常用的ResNet网络参数如下，
可以看到，它包含四层Bottlenect（子网络），越往后，获取的特征越抽象。
以单图为例，输入模型的图像结构为 [1, 3, 224, 224]，图片大小为224x224（大小根据具体图片而定），有红、绿、蓝3个通道。
第一步，经过一个7x7卷积层，步长为2，它的输出是：(1,64,112,112)，可视为64通道的112x112大小的图片，处理后效果如下图所示。
该层共生成64张图片，由于步长是2，大小变为112x112，每一种特征提取方法对应一组参数，这些参数对每7x7个像素进行同样处理，最终生成一个新的像素。换言之，就是构造了64种特征提取方法，分别提取了颜色，形状，边缘等特征，也可以看到由于处理以卷积为基础，图像位置关系得以保留。
在输入一张图片时，一个224x224的图通过这一层，提取了64x112x112=802816维特征，该层一般称为第一组卷积层conv1，由于该层次太过底层，维度过大，很少使用该层特征。
经过第一层之后，又经过归一化，激活函数，以及步长为2的池化，输出大小为[1, 64, 56, 56]，如下图所示：
然后依次传入四个Bottlenext子网络（原理同上），分别称为conv2, conv3, conv4, conv5（也有名为layer1,layer2,layer3,layer4），输出的大小也逐层递减，最终减致2048x7x7=100352，长宽分别是原始参数的1/32。Mask-RCNN中就可获取R-50的第4和第5次作为特征。四层输出如下：
第一维是图像的张数，第二维是通道数，后两维分别是图片的宽高，从任一通道取出数据，都可以直接绘制该通道的图像。数据流至最后一个子网络conv5后输出是2048个7x7大小的图片。有时候将7x7的图片做最大池化或平均池化，最终得到一个值，可理解成从该通道提取的一个特征值。到这一步，特征已经和像素位置无关了。
如果希望提取到的特征不是2048维，则可以在后面再加一个输入为2048，输出为目标维度的全连接层。从上述分析中可以大概了解模型的规模，以及运算量。
另外一个常见的问题是：图像处理对图像的大小有没有要求？是不是所有大小的图片都可以直接代入模型？上例中使用224x224大小的图片，经过多层池化，最终变成了7x7大小。当然也可以代入更大图片（图片越大占用资源越多），比如448x224的图片，最终输出为14x7。一般在训练时，往往经过crop裁剪和resize缩放的步骤，把图片变为统一大小。输入模型时往往以batch为单位，同一batch中的数据大小必须一致，否则只能单张处理。
示例
下例为从指定的层提取ResNet50的特征。
import torch
from torch import nn
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
class FeatureExtractor(nn.Module): # 提取特征工具
def __init__(self, submodule, extracted_layers):
super(FeatureExtractor, self).__init__()
self.submodule = submodule
self.extracted_layers = extracted_layers
def forward(self, x):
outputs = []
for name, module in self.submodule._modules.items():
if name is "fc":
x = x.view(x.size(0), -1)
x = module(x)
if name in self.extracted_layers:
outputs.append(x)
return outputs
model = models.resnet50(pretrained=True) # 加载resnet50工具
model = model.cuda()
model.eval()
img=cv2.imread('test.jpg') # 加载图片
img=cv2.resize(img,(224,224));
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
img=transform(img).cuda()
img=img.unsqueeze(0)
model2 = FeatureExtractor(model, ['layer3']) # 指定提取 layer3 层特征
with torch.no_grad():
out=model2(img)
print(len(out), out[0].shape)
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