区别是求解权重的过程,CAM通过替换全连接层为GAP层,重新训练得到权重,而Grad-CAM另辟蹊径,用梯度的全局平均来计算权重。事实上,经过严格的数学推导,Grad-CAM与CAM计算出来的权重是等价的。 Grad-CAM是CAM的泛化形式 实际上Grad-CAM是CAM的泛化形式,论文中也给出了证明两种方式得到的权重是否等价的详细过程,如果有需...
区别是求解权重的过程,CAM通过替换全连接层为GAP层,重新训练得到权重,而Grad-CAM另辟蹊径,用梯度的全局平均来计算权重。事实上,经过严格的数学推导,Grad-CAM与CAM计算出来的权重是等价的。 Grad-CAM是CAM的泛化形式 实际上Grad-CAM是CAM的泛化形式,论文中也给出了证明两种方式得到的权重是否等价的详细过程,如果有需...
2. 存在梯度饱和、消失及噪声问题。 3. 权重大的通道不一定对类别预测有显著的贡献。 为了改进这些问题,后续提出了Grad-CAM++和Score-CAM等算法。 Grad-CAM++主要改进了当图像中存在多个同类物体时,原算法只能生成一块热力图的问题。 Score-CAM则针对了原算法的梯度问题,试图解决梯度饱和等缺点。 另一方面,Layer-...
grayscale_cam=cam(input_tensor=input_tensor,targets=target_category)grayscale_cam=grayscale_cam[0,:]# 将 grad-cam 的输出叠加到原始图像上 visualization=show_cam_on_image(rgb_img,grayscale_cam)# 保存可视化结果 cv2.cvtColor(visualization,cv2.COLOR_RGB2BGR,visualization)cv2.imwrite('cam.jpg',visu...
介绍Grad-CAM(梯度加权类激活映射)是深度学习中用于可视化和理解 CNN 做出的决策的一种技术。这项突破性的技术揭示了 CNN 做出的隐藏决定,将它们从不透明的模型转变为透明的讲故事者。把它想象成一个神奇的镜…
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,\GradCAMPlusPlus,\AblationCAM,\XGradCAM,\EigenCAM,\EigenGradCAM,\LayerCAM,\FullGradfrompytorch_grad...
AblationCAM, \ XGradCAM, \ EigenCAM, \ EigenGradCAM, \ LayerCAM, \ FullGrad from pytorch_grad_cam import GuidedBackpropReLUModel from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image, \ preprocess_image from pytorch_grad_cam.ablation_layer import AblationLayerVit ...
上篇文章介绍了CAM的开篇之作CAM系列(一)之CAM(原理讲解和PyTorch代码实现),本篇接着介绍泛化性和通用性能更好的Grad-CAM。 Grad-CAM的提出背景:CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系,然鹅,CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且
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: importmathimporttorchfromtorchimportTensorfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtypingimportOptional,Listimport...
一、CAM 以resnet18为例: (1)取出通过layer4的feature**值,[1,512,7,7] (2)取出fc的权重(weight_softmax),[1000,512] (3)取出weight_softmax中预测为对应类别的权重,[1,512] (4)权重和feature相乘得热力图cam,[1,512]*[512,49]=[1,49] (5)再通过归一化,resize操作覆盖... ...