Grad-CAM原理:顾名思义,就是采用梯度的CAM算法。哪里需要梯度呢?根据上一篇CAM系列(一)之CAM对类激活图算法原理的讲解,该算法实际有两个关键要素: 输入图像经过CNN处理后,其最后一层卷积层的输出特征图; 与输入图像类别相关的、数量和特征图通道数一致的权重。 有了这两个要素,只需要将二者对应相乘相加即可得到...
作者提出了Guided Grad-CAM,即混合了Guided Backpropagation和GradCAM,具体做法是将GradCAM双线性插值到256*256,再与Guided Backpropagation的结果进行逐元素相乘,最后的结果,既具备高分辨率(显示条纹等细节),又有类别判别性(显示猫而不是狗)
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...
算法原理 3. 参考文献 1. 整体思路 CAM的局限性在于网络架构里必须有GAP层,但并不是所有模型都配GAP层的。而Grad-CAM就是为克服该缺陷提出的,Grad-CAM使用流入CNN的最后一个卷积层的梯度信息为每个神经元分配重要值,以进行特定的关注决策。尽管技术相当笼统,因为它可以用来解释深层网络任何层中的激活,但是文章中...
第六列是 Grad-CAM 可视化 ResNet 的效果。3.Grad-CAM 实现细节 接下来重点介绍 Grad-CAM 的实现细节，如上图所示。和 CAM 算法类似，对于一个类别 c，首先需要获得 feature map 每一个通道的权重，然后线性加权求和得到热力图，权重就是图中的 w1, ..., wn。Grad-CAM 利用反向传播的梯度计算权重，因此不...
Grad-CAM方法中所使用的权重是梯度方向与最后卷积层的哪个位置相关联的乘积。在此过程中,参考用于计算梯度加权热图的神经元数量是可变的,并且它们是连续选择的。 在给定网络和图像的情况下,gradcam()方法的基本原理是: 1. 通过网络前向传递,获取网络各层的输出特征图。 2. 通过反向传播算法,计算输出类别对输出...
Grad-CAM 对 ViT 的输出进行可视化的原理是利用 ViT 的最后一个注意力块的输出和梯度,计算出每个 token 对分类结果的贡献度,然后将这些贡献度映射回原始图像的空间位置,形成一张热力图。具体来说,Grad-CAM+ViT 的步骤如下: 给定一个输入图像和一个目标类别,将图像划分为 14x14 个小块,并将每个小块转换为一...
因为CAM算法中生成类激活图所需要的类别权重,即为全局平均池化层和全连接输出层之间的,对应着图片类别的权重。对于VggNet,DenseNet等有着多个全连接层的模型,CAM则不再适用,因为无法获取到类别权重。为了解决这一问题,Grad-CAM应运而生。 GradCAM的提出是为了解决CAM对模型架构的要求限制,给定一张图像和一个感兴趣...
Grad-CAM++的原理基于梯度信息,通过计算神经网络中某一层的梯度来生成高分辨率的类激活图。在这个过程中,Grad-CAM++将网络的最后一层全连接层(或全局平均池化层)的梯度信息传播回前面的卷积层,根据这些梯度信息计算加权平均值来得到最终的类激活图。这样一来,就可以实现对模型决策的定位和可视化。 与传统的Grad-CAM...
通过在CNN 分类损失函数后添加对Grad-CAM类激活图的约束项，可以针对性地优化出一个对抗补丁并合成对抗图像。该对抗图像可在分类结果保持不变的情况下，使Grad-CAM解释结果偏向补丁区域，实现对解释结果的攻击。同时，通过在数据集上的批次训练及增加扰动范数约束，提升了对抗补丁的泛化性和多场景可用性。在ILSVRC2012...