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;其次,因为transformer的ffn不会计算两个token之间的相互关系,所以反传应该到self-attention前面 分类模型的代码:https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 一个大佬的讲...
出自《Visual Explanations From Deep Networks via Gradient-Based Localization》,对原生CAM(类激活热力图)改进,计算“特定类别预测分数相对于最后一层卷积层输出特征图每个元素的偏导数”,进而计算特征图每个channel对模型预测为特定类别的影响程度。无需修改模型,无需重新训练,即可对已有卷积神经网络模型绘制特定类别的G...
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 方...
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是CAM的泛化...
上篇文章介绍了CAM的开篇之作CAM系列(一)之CAM(原理讲解和PyTorch代码实现),本篇接着介绍泛化性和通用性能更好的Grad-CAM。 Grad-CAM的提出背景:CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系,然鹅,CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且只有一个全连接层(即输出层)的情形,如ResNet,Mobil...
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... CNN最后一层含有丰富的,高度抽象的语义特征,人类难以理解。 对一个深层的卷积神经网络而言,通过多次卷积和池化以后,它的最后一层卷积层包含了最丰富的空间...
因此提出了 CAM 算法，用全局平均池化 GAP 代替全连接层，从而保留模型的定位特征能力。全局平均池化 GAP...
最近,一种名为YOLOv8-gradcam的改进方法被提出,它能够将Grad-CAM应用于YOLOv8模型。与传统的Grad-CAM不同,YOLOv8-gradcam不仅考虑了类别预测的梯度,还考虑了边界框位置预测的梯度。这使得我们能够更准确地理解模型对于目标位置的判断依据。更令人振奋的是,YOLOV8-gradcam提供了一种即插即用的解决方案。这意味着你...
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比较致命的问题是需要修改网络结构并且重新训练,而Grad-CAM完美避开了这些问题。本文不对CAM进行讲解,有兴趣的小伙伴自行了解。 刚刚提到Grad-CAM能够帮...