全文共2280字,预计学习时长4分钟 目前在可视化方面,我们已经掌握了许多不同的技术。本文将介绍在卷积神经网络(CNN)中,针对图像的某些部位可视化从而做出判断的不同技术。 类激活映射(CAM)是一种生成热力图的技术,用于突出图像的类的特定区域。 热力图效用 下面是一个典型的热力图: 图片来源:github 这张图片中,一只...
此外,由于CAM依赖于全局平均池化,因此对于某些具有复杂空间结构的图像,CAM可能无法准确地揭示模型关注的区域。尽管存在局限性,但CAM仍然是一种非常有用的工具,可以帮助我们更好地理解CNN模型的分类逻辑。随着深度学习技术的不断发展,我们期待更多的可视化技术能够涌现出来,帮助我们更好地理解这些强大模型的内部工作机制。相...
类激活映射(CAM)是一种生成热力图的技术,用于突出图像的类的特定区域。 热力图效用 下面是一个典型的热力图: 图片来源:https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 这张图片中,一只猫被红色高亮显示为“猫”类,表示网络在进行分类判断时正在查看正确位置。 视觉化神经网络正在查看的位置大有用处,因为它帮助我...
类激活映射(Class Activation Mapping,CAM)是一种可视化技术,用于可视化CNN模型在预测过程中对输入图片的关注区域。CAM可以帮助我们理解CNN模型是如何基于图像的不同区域进行分类决策的。通过CAM,我们可以可视化出CNN模型对于不同类别的激活区域,从而得知模型对于不同类别的关注点。 CAM的应用场景包括图像分类、目标检测、...
基于此,提出了CAM(类激活映射)的概念,采用全局平均池化,以热力图的形式告诉我们,模型通过哪些像素点得知图片属于某个类别,使模型透明化和具有可解释性,如图1所示: (图1) 具有可解释性的热力图 1. Global Average Pooling的工作机制 (图2) global average pooling ...
将扰动的思想引入类激活映射,提出了一种基于SAR背景杂波特性的类激活映射方法(SCC-CAM),通过对输入图像引入同分布的全局扰动,逐步向SAR识别深度网络施加干扰,使得网络判决发生翻转,并在此刻计算网络神经元输出激活值的变化程度。该方法既能解...
$$L_{CAM}^c = \sum_{i=1}^n w_icAi$$ (式1) 生成的CAM大小与最后一层特征图的大小一致,接着进行上采样即可得到与原图大小一致的CAM。 2.1. 为什么如此计算可以得到类别相关区域 用GAP表示全局平均池化函数,沿用上述符号,第c类的分类得分为ScSc,GAP的权重为wciwic,特征图大小为c1∗c2c1∗c2...
目前在可视化方面,我们已经掌握了许多不同的技术。本文将介绍在卷积神经网络(CNN)中,针对图像的某些部位可视化从而做出判断的不同技术。 类激活映射(CAM)是一种生成热力图的技术,用于突出图像的类的特定区域。 热力图效用 下面是一个典型的热力图: 图片来源:github. ...
文档介绍:类激活映射(CAM)是卷积神经网络(CNN)解释中的一种直观的方法,通常由CNN的最后一个卷积层生成,可以突出显示输入图片中目标类的不同区域。之前的CAM方法只依赖于最后的卷积层,生成的解释图只能显示模糊的物体位置信息。提出了一种新的方法即分层加权类激活映射方案(SL-CAM),通过加权合并CNN浅层到深层的信息...
首先,作者建立了一个线性解释模型。其次,基于加性特征归因方法优化解释模型,确定激活地图的重要性得分。最后,作者将分数作为CAM的系数传递。 LIFT-CAM框架结构 实验结果 视觉解释地图的最先进的显著性方法和作者提出的LIFT-CAM。请注意,作者对渐变[18]应用了平滑技术[7],以获得可信的解释图。