我们提出了一种称为深度特征因子分解（Deep Feature Factorization, DFF）的方法，该方法能够在图像或一组图像中定位相似的语义概念。通过使用DFF，我们可以深入了解深度卷积神经网络所学习到的特征，检测出特征空间中的层次聚类结构。这些结构以热图的形式可视化，突出了在一组图像中语义匹配的区域，揭示了网络“感知”为相似的内容。此外，DFF还可以用于执行共分割和共定位任务，我们在这些任务上报告了最先进的结果。