CAM全称Class Activation Mapping,既类别激活映射图,也被称为类别热力图、显著性图等。它是一张和原始图片等同大小图,该图片上每个位置的像素取值范围从0到1,一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布,分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大[1]。一般将原始图像和CAM激活...
生成Grad-CAM热力图：使用Grad-CAM算法，将计算得到的梯度与对应特征层的输出相乘，然后对结果进行加权平...
如下图所示,第一列是预测时输入的原图,第二列是Biased model(具有偏见的模型)通过Grad-CAM绘制的热力图。第三列是Unbiased model(不具偏见的模型)通过Grad-CAM绘制的热力图。通过对比发现,Biased model对于Nurse(护士)这个类别关注的是人的性别,可能模型认为Nurse都是女性,很明显这是带有偏见的。比如第二行第二列...
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Map), 指对输入图像生成类激活的热力图。它是与特定输出类别相关的二维特征分数网络,网格的每个位置表示该类别的重要程度。对于一张输入到CNN模型且被分类成“狗”的图片,该技术可以以热力图形式呈现图片中每个位置与“狗”类的相似程度。有助于了解一张原始图像的哪一个...
为了解决这个问题,研究者们提出了多种可视化技术,其中Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是一种常用的方法,它通过计算梯度信息来生成热力图,从而揭示模型在做出决策时的关注区域。 YOLOv8(You Only Look Once version 8)是一种流行的实时目标检测算法,具有高精度和快速推理的特点。然而,YOLOv8的...
Grad-CAM可以对大量的CNN模型进行可视化,而且不会影响神经网络的分类效果,可以运用于多个领域,不仅仅只针对图像分类应用。Grad-CAM是在最后一个卷积层产生一个粗略的...相关图像区域,但它们缺乏像像素空间梯度可视化方法(导向反向传播和反卷积)那样显示细粒度重要性的能力。例如在图1c中,Grad-CAM可以轻松定位猫区域;...
使用Grad-CAM 对卷积网络中的特征图进行加权求和,得到卷积conv5的热力图,这种可视化机制必须有一个前置条件就是告诉算法具体的类别,通过这个输出y得到conv5的梯度,对梯度进行平均求和等降维操作,得到conv5中每个通道权重,这样 权重 x conv5 = 热力图, 简单的实现: import keras from keras.applications import VGG16...
图像中动物或人因为散发出热量,所以能够清楚的被看到。接下来要介绍的CAM(Class Activation Mapping)产生的CAM图与之类似,当我们需要模型解释其分类的原因时,它以热力图(Saliency Map,我不知道怎么翻译最适合,叫热力图比较直观一点)的形式展示它的决策依据,如同在黑夜中告诉我们哪有发热的物体。
Grad-CAM技术帮助我们理解这些模型决策过程，生成热力图显示网络重点关注的图像部分。这对提高模型透明度和可信度极为关键。生成Grad-CAM热力图涉及选择卷积层、正向传播、计算目标类别梯度、进行全局平均池化和加权特征图等步骤。生成的热力图能帮助我们识别热点区域、验证模型焦点、进行异常检测和比较不同模型，...