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...
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 ...
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...
2. grad-cam的效果展示 这里使用了github的一个cam开源库,获取图片的热力图,参考代码如下,更多的介绍与使用方法可以见参考资料1. from pytorch_grad_cam import GradCAM, ScoreCAM, GradCAMPlusPlus, AblationCAM, XGradCAM, EigenCAM, FullGradfrom pytorch_grad_cam.utils.model_targets import ClassifierOutputTa...
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...
cv2.imwrite(path_cam_img, np.uint8(255* cam)) cv2.imwrite(path_raw_img, np.uint8(255* img))defcomp_class_vec(ouput_vec, index=None):""" 计算类向量 :param ouput_vec: tensor :param index: int,指定类别 :return: tensor """ifnotindex: ...
Grad_CAM实现要点: 选取要激活的特征图,使用hook得到正向传播后的特征图和反向传播后的梯度图 将梯度图(shape:[C,H,W])全局池化得到C×1×1的特征向量作为每个特征图的权重 每个维度的特征图乘以对应维度梯度权重,然后求和得到CAM图 register_hook函数是pytorch提供的获得特征图和梯度图的方法,因为一般情况下反向传...
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_...