Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是CAM(Class Activation Mapping)的升级版(论文3.1节中给出了详细的证明),Grad-CAM相比与CAM更具一般性。CAM比较致命的问题是需要修改网络结构并且重新训练,而Grad-CAM完美避开了这些问题。 刚刚提到Grad-CAM能够帮我们分析网络对于某个类别的关注区域,那么我们通过...
原作说,加权梯度类激活映射 (Grad-CAM),通过任意目标概念的梯度(比如说“狗”的数据表示甚至是“狗”这个字),将这些知识传递到最后的卷积层进而产生一张粗略的定位图,用于凸显图像中对于预测相关概念至关重要的区域。 通俗点讲,我们只取最终的卷积层的 feature map ,然后将该特征中的每个通道通过与该通道相关的类...
原作说,加权梯度类激活映射 (Grad-CAM),通过任意目标概念的梯度(比如说“狗”的数据表示甚至是“狗”这个字),将这些知识传递到最后的卷积层进而产生一张粗略的定位图,用于凸显图像中对于预测相关概念至关重要的区域。 通俗点讲,我们只取最终的卷积层的 feature map ,然后将该特征中的每个通道通过与该通道相关的类...