细粒度图像训练结果可视化

非常感谢您的问题，关于细粒度图像训练结果可视化，我可以为您提供一些信息和建议。通常来说，细粒度图像分类的训练结果可视化可以通过以下方式实现：

1. 特征可视化：可利用卷积神经网络在图像上提取特征，使用可视化方法将这些特征可视化出来，以便更好地理解和识别图像。

2. 对比度关键点可视化：可视化具有代表性的关键点，这些特征用于增强图像区分和识别特定类别。

3. 过滤器可视化：可视化卷积神经网络中所用的过滤器，这有助于理解神经网络中特定功能的激活方式。

此外，您还可以尝试使用一些常见的可视化方案，如TSNE、PCA、UMAP等。

希望这些信息对您有所帮助，如果您有任何其他问题，请随时问我。