t-SNE

[Zhengzkang]

帅哥，你好，我是隔壁北矿研二的，看了你这篇ACM，非常钦佩，我目前正在尝试用t-SNE可视化roi feature，即分类头输出（N，1024），但是可视化效果不好，结果图如下图所示，但没有像你文中分的如此清晰，我不知道是什么原因，是模型权重的问题？非常希望大佬能够简单介绍一下这个过程，我将非常感激！！！

[JulioZhao97]

It seems that the features per class you use is too limited, I recommand you use 500-1000 features per class.

[JulioZhao97]

Sorry for my bad coding, I still have no time to organize my code, work is too busy...

[Caltech-Z]

帅哥，你好，我是隔壁北矿研二的，看了你这篇ACM，非常钦佩，我目前正在尝试用t-SNE可视化roi feature，即分类头输出（N，1024），但是可视化效果不好，结果图如下图所示，但没有像你文中分的如此清晰，我不知道是什么原因，是模型权重的问题？非常希望大佬能够简单介绍一下这个过程，我将非常感激！！！

请问针对mmfewshot这个TSNE是怎么实现的呢？这里的path = 'base_statistics/tsne/voc_gt_reg_1000'是什么意思呢？

[JulioZhao97]

帅哥，你好，我是隔壁北矿研二的，看了你这篇ACM，非常钦佩，我目前正在尝试用t-SNE可视化roi feature，即分类头输出（N，1024），但是可视化效果不好，结果图如下图所示，但没有像你文中分的如此清晰，我不知道是什么原因，是模型权重的问题？非常希望大佬能够简单介绍一下这个过程，我将非常感激！！！

请问针对mmfewshot这个TSNE是怎么实现的呢？这里的path = 'base_statistics/tsne/voc_gt_reg_1000'是什么意思呢？

Hello, this TSNE is plotted by map embedding output by roi_extractor (1-d class embedding) into 2 dimensions, which is done by sklearn. As for path is the embeddings saved as a pickle file. I will update code in 5.1 vacation. sry again.