其它步骤都和CAM相同,也就是说,Grad-CAM只是提出了一种更加通用的权重获取方法。 Grad-CAM代码实现: 本文以PyTorch自带的VGG11-BN为例,分步骤讲解并用代码实现Grad-CAM的整个流程和细节。 Grad-CAM前面的几个实现步骤与CAM相同,这里照搬。 1.准备工作 首先导入需要用到的包: importmathimporttorchfromtorchimportTe...
Grad-CAM 的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算每个通道的权重。这些权重可以用来加权特征图，生成一个 Class Activation Map (CAM)，其中每个像素都代表了该像素区域对于分类结果的重要性。相比于传统的 CAM ...
接下来终于来到了有关Grad-CAM算法的部分,点击GradCAM进入pytorch_grad_cam\grad_cam.py文件中GradCAM类: classGradCAM(BaseCAM):def__init__(self,model,target_layers,reshape_transform=None):super(GradCAM,self).__init__(model,target_layers,reshape_transform) 发现该类继承自BaseCAM类,点击BaseCAM,跳转...
cam = np.maximum(cam, 0) cam = cam / cam.max() ## 将cam图resize成原图大小方便展示 cam = cv2.resize(cam, (img.shape[0],img.shape[1])) ## cam制作成3通道上色,cam:[H,W,3] heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) ## BGR->RGB heatmap=cv2.cvt...
1. grad-cam的简单实现 grad-cam通过对类别c最后的预测值yc进行方向传播,得到回传的特征层A的梯度信息A‘,此时A’其实就是yc对A所求得的偏导。我们认为,梯度信息比较大的部分其对于当前的这个类别信息是比较重要的,所以在grad-cam中,对于梯度信息A‘会在通道上进行一个平均处理,这样就可以得到每个channel上的一...
所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性（正梯度），通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数因子来缩放它们。这个比例因子在代码中用alpha表示。def grad_cam_plus(input_model, image, layer_name='block5_conv3',H=224,W=224): cls = np.argmax(input_model.predict(image)) ...
代码复现 [1]insikk/Grad-CAM-tensorflow很好 [2]Ankush96/grad-cam.tensorflow [3]jacobgil/keras-grad-cam [4]Cloud-CV/Grad-CAM [5]gradcam在线演示 [7]Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability [8]CAM 和 Grad-CAM 实现...
path_cam_img = os.path.join(out_dir,"cam1.jpg") path_raw_img = os.path.join(out_dir,"raw1.jpg")ifnotos.path.exists(out_dir): os.makedirs(out_dir)print(cam) cv2.imwrite(path_cam_img, np.uint8(255* cam)) cv2.imwrite(path_raw_img, np.uint8(255* img))defcomp_class_vec(...
使用代码 import argparse import cv2 import numpy as np import torch from pytorch_grad_cam import GradCAM, \ ScoreCAM, \ GradCAMPlusPlus, \ AblationCAM, \ XGradCAM, \ EigenCAM, \ EigenGradCAM, \ LayerCAM, \ FullGrad from pytorch_grad_cam import GuidedBackpropReLUModel from pytorch_grad_...