CAM 只能用于最后一层特征图和输出之间是GAP的操作,grad-CAM可适用非GAP连接网络结构 CAM只能提取最后一层特征图的热力图,而gard-CAM可以提取任意一层; 2.Grad-CAM 和 CAM 的共同点 对深度学习实现可解释性分析,打破“黑箱子” 对图像分类,目标检测,问答系统等都能生成对应的热力图,辅助人类进行决策 弱监督定位...
Grad-CAM++不仅包括gradcam技术，它增加了引导反向传播，只通过类别预测的正梯度进行反向传播。Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。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...
三者唯一的区别在于反向传播过程中经过ReLU层时对梯度的不同处理...需要重新训练模型。Grad-CAM是CAM的通用形式,解决了这个问题。Grad-CAM它和CAM的区别是在对特征图进行加权时,求权重的这一步wkc。CAM在GAP后增加一个MLP作为特征图的加权 【CV+DL学习路03】CNN可视化学习3——Visual Explanations from Deep ...
在对比实际效果时，使用VGG16对图像进行测试，可以看到Grad-CAM++相较于CAM和Grad-CAM在识别和关注对象方面表现更优。尤其在处理多次出现的对象或具有低空间占用的对象时，Grad-CAM++能够更准确地识别和强调关键部分，而CAM则可能将某些部分误判为重要特征，Grad-CAM则更专注于特定细节。这些差异在实际应用...
CAM要求模型必须使用GAP,也就是要想使用CAM必须要重构模型,重新训练;并且对于某些任务GAP并不适用。Grad-cam实现了不改变模型结构的求定位图谱的方法。具体流程还是上述的流程,只是巧妙的求出来每张特征图的权重。 Grad-cam的思想是选择softmax值最大的节点(对应置信度最高的类别)反向传播,对最后一层卷基层求梯度,每...
Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) 通过Grad-CAM我们能够绘制出如下的热力图(对应给定类别,网络到底关注哪些区域)。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...
Grad-CAM的基本思路和CAM是一致的,也是通过得到每对特征图对应的权重,最后求一个加权和。但是它与CAM的主要区别在于求权重wckwkc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。为了和CAM...
Grad-CAM解决了上述问题,基本思路和CAM是一致的,也是通过得到每对特征图对应的权重,最后求一个加权和。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的计算,其实就是只需要两个值,一个是输出特征层,另一个是模型最后的某个类别对该特征层的梯度。这里需要使用到hook机制,将这些参数额外输出来且不改变模型结构。 grad-cam应用于CNN流程正常。而要注意的是,grad-cam应用于vit时,因为vit的输出不是图像而是向量,所以需要reshape函数将梯度和特征变成图像格式...