很方便的替换自己的模型和数据集绘制热力图,有问题可以在评论区指出,看到会回复 import osimport numpy as npfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsfrom utils import GradCAM, show_cam_on_image, center_crop_imgimport torchfrom matplotlib import pyplot as pltfrom torch import nnfrom torchvi...
使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图王炸撒编辑于 2023年06月09日 17:16 不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。
这个矩阵 就是我们要求的热力图,它显示了 ViT 在做出分类时最关注的图像区域。 将热力图 和原始图像进行叠加,得到一张可视化的图像,可以直观地看到 ViT 的注意力分布。 使用代码 首先,import 进来 pytorch_grad_cam 工具和一些必要的包,再 load 进来我们要分析的 ViT 模型,这里使用 DeiT_Tiny 作为示例: 代码语...
将热力图H和原始图像进行叠加,得到一张可视化的图像,可以直观地看到 ViT 的注意力分布。 使用代码 首先,import 进来 pytorch_grad_cam 工具和一些必要的包,再 load 进来我们要分析的 ViT 模型,这里使用 DeiT_Tiny 作为示例: importcv2importnumpyasnpimporttorchfrompytorch_grad_camimportGradCAM,\ScoreCAM,\GradCA...
然而,这也带来了一个挑战,那就是如何解释 ViT 的决策过程,以及它是如何关注图像中的不同区域的。为了解决这个问题,我们可以使用一种叫做 grad-cam 的技术,它可以根据 ViT 的输出和梯度,生成一张热力图,显示 ViT 在做出分类时最关注的图像区域。 原理
使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图王炸撒编辑于 2023年06月09日 17:16 不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。
视频地址: 使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图 王炸撒 粉丝:4文章:2 关注不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。分享...
视频地址: 使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图 王炸撒 粉丝:4文章:2 关注不能使用最后一层的Encoder Block的MLP Block的特征矩阵做A反向传播求梯度矩阵A',因为其每一个token(即特征矩阵的每一行)没有和其他176个token做信息交换。所以必须选取最后一层的Encoder Block的做自注意力前的输入。分享...