调用mmcv库,加载模型预训练参数 load_checkpoint(model,'./checkpoints/i3d/##.pth') 1. 初始化GradCAM,指定想要可视化的模型及网络层 grad_cam = GradCam(model=model,feature_module=model.backbone.layer4, \ target_layer_names=["2"], use_cuda=args.use_cuda) 1. 2. 需要注意,对于不同网络结构,...
我们使用的模型是:经过finetune的mocov3模型 也是使用imagenet2012 3)对特征层可视化 使用grad-cam,对backbone最后的的fc(线性分类器)前的norm层进行特征图可视化,显示分类得分最高的类别的特征图可视化效果。 4)结果分析(左图为mocov3-selfsup,右图为deit-全监督) 全监督acc@1=71.5% ,自监督acc@1=70.4% 。我...
3. 代码开发与应用在mmselfsup中，为实现grad-cam，你可能需要将模型参数与开源脚本（如pytorch-to-cam）进行适配。遇到问题时，可能需要调试模型，调整数据处理方式，确保在finetune阶段正确计算梯度。4. 效果分析与比较对比全监督（如Deit Tiny）和自监督（如mocov3）模型的grad-cam可视化，自监督在物体...
众所周知,我们一般是将神经网络理解成一个黑匣子,因此我们往往不知道神经网络特征提取提取的具体是图片的那部分,因此Grad-CAM诞生了,我们只需要少量的代码,Grad-CAM,就可以识别对神经网络模型特征提取图实现可视化,然后使我们清楚地看到神经网络究竟是根据图像的那部分特征进行识别的。 CAM我们就不讲了,挺麻烦的还得重...
CNN特征可视化可以简单参考如下代码，Grad-CAM也类似：import os import cv2 import math importargparse...
Grad-CAM与T-SNE 可视化代码实现 1.T-SNE t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。在sklearn库的代码实现中,首先会用PCA算法… adward6 AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.15-2024.02.20 共由...
YOLOV5,V7小技巧-如何输出模型每一层的耗时和GFlops. 04:10 目标检测tricks-可视化TP,FP,FN 10:36 目标检测tricks-yolov5中的特征图以热力图的方式进行可视化 05:58 目标检测tricks-如何在yolov5,yolov7中输出small,middle,large的精度指标(COCO指标) 09:01 深度学习实战项目-1-垃圾分类 08:17 深度学...
Grad-CAM 因其类判别性质而在可视化技术中脱颖而出，与其他方法不同，它提供了特定于特定预测类的可视化效果，从而增强了可解释性。它提供了一种直观的方法来评估模型信任，并对重要性进行调整，以实现弱监督定位和高分辨率的比较。Grad-CAM 的工作原理是计算与最后一个卷积层中的激活有关的预测类分数...
如果说某一个位置被遮挡后，模型预测的置性度大幅度下降，则说明该区域是比较重要的。Occlusion Sensitivity 可视化的效果如下图所示，图中的第四列表示的就是遮挡不同区域后的置性度。2.Grad-CAM 整体结构和效果 上面是 Grad-CAM 的示意图，右边的部分表示不同的计算机视觉任务，Image Classification、Image ...