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深度学习方法在计算机视觉领域取得了很大的发展,多种深度卷积神经网络在实际的目标检测中取得了很好的应用效果,但均存在网络可解释性较差的问题。通过将特征图反向映射到输入图像的像素空间,来对网络的特征图进行可视化分析;在平行视觉研究框架下,分别采用真实和人工绝缘子图像样本来分析网络的特征响应,最后依据可视化结果对网络参数进行调整。研究结果表明,人工图像中绝缘子的占比、角度和位置对网络的特征响应和分类正确率均有不同程度的影响,根据真实和人工绝缘子图像的特征图可视化结果来对网络的结构和参数进行调整,能够较好地