Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是一种可视化技术,用于理解深度学习模型在做出决策时关注图像的哪些区域。在TensorFlow.js(TFJS)中实现Grad-CAM可以帮助开发者解释模型的预测结果。 基础概念 Grad-CAM通过计算特定输出类别的梯度来生成热力图,显示输入图像中对分类决策最重要的区域。它通常用于卷积神...
[4]Ankush96/grad-cam.tensorflow [5]凭什么相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM) [6]凭什么相信你,我的CNN模型?(篇二:万金油LIME) 代码解读 [1]TensorFlow函数:tf.where [2]tenflow 入门 tf.where()用法 代码复现 [1]insikk/Grad-CAM-tensorflow很好 [2]Ankush96/grad-cam.tensorflow [3]jacobg...
The original torch implementation: https://github.com/ramprs/grad-cam Setup Clone the repository git clone https://github.com/Ankush96/grad-cam.tensorflow/ Download the VGG16 weights from https://www.cs.toronto.edu/~frossard/vgg16/vgg16_weights.npz Usage python main.py --input laska.png ...
https://github.com/ramprs/grad-cam https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg GradCAM implementation in keras, tensorflow https://github.com/jacobgil/keras-grad-cam https://github.com/Ankush96/grad-cam.tensorflow Guided relu in tensorflow ...
Grad-CAM的实现 代码为 Keras 中预训练的 Xception 模型生成 Grad-CAM 热图。但是,代码中缺少一些部分,例如定义模型、加载图像和生成热图。 from IPython.display import Image, display importmatplotlibas mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np importtensorflowas tf import keras model_builder ...
【Grad-CAM: Keras/TensorFlow类激活图可视化】《Grad-CAM: Visualize class activation maps with Keras, TensorFlow, and Deep Learning | PyImageSearch》by Adrian Rosebrock http://t.cn/A6zZIp0b
代码为 Keras 中预训练的 Xception 模型生成 Grad-CAM 热图。但是,代码中缺少一些部分,例如定义模型、加载图像和生成热图。 from IPython.display import Image, display import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf ...
限于篇幅,本文就不展开了,更多细节,强烈建议大家去读读论文,包括Grad-CAM与CAM权重等价的证明也在论文中。如果你只是想在自己的模型中使用Grad-CAM,可以参考这个链接,熟悉tensorflow的话实现起来真的非常简单,一看就明白。 0x04 扩展 其实无论是CAM还是Grad-CAM,除了用来对模型的预测结果作解释外,还有一个非常重要...
计算高阶导数的时间开销与Grad-CAM保持相同的阶数,因为只使用对角项(没有交叉高阶导数)。如果我们通过指数函数传递倒数第二层分数,而最后一层只有线性或ReLU激活函数,那么高阶导数的计算就变得微不足道了。设Sc为c类的倒数第二层分数。 值 可以使用能够实现自动微分的机器学习库TensorFlow和Pytorch得到。
请注意,上述伪代码仅用于说明Grad-CAM的计算过程,并非实际可运行的代码。在实际应用中,需要使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)来实现Grad-CAM。