def save_and_display_gradcam(img_path, heatmap, cam_path="save_cam_image.jpg", alpha=0.4): ## Loading the original image img = keras.utils.load_img(img_path) img = keras.utils.img_to_array(img) ## Rescale heatmap to a range 0-255 heatmap = np.uint8(255 * heatmap) ## Use...
cam = cam / cam.max() return cam @staticmethod def show_cam_on_image(image, cam, save_path=None): h, w = image.shape[:2] cam = cv2.resize(cam, (w, h)) # 调整热图的尺寸与图像相同 cam = cam / cam.max() heatmap = cv2.applyColorMap((255 * cam).astype(np.uint8), cv2....
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 ...
Grad-CAM能准确显示出医生为确定是否患有肺炎而必须检查的胸部x光片区域。也就是说我们的模型的确学到了一些东西(红色区域再肺部附近) 删除钩子 要从模型中删除钩子,只需要在返回句柄中调用remove()方法。 backward_hook.remove() forward_hook.remove() 总结 这篇文章可以帮助你理清Grad-CAM 是如何工作的,以及如何...
GitHub - jacobgil/pytorch-grad-cam: Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNN...
我们选择 DeiT_tiny 模型,并使用最经典的 Grad-CAM,设置 target_category = None ,即使用输出最高概率的类别,选择最后一层的第一个 Layer Norm 作为 target layer 得到结果如下所示: 可以看出,heatmap 的高亮区域,似乎只出现在猫猫头上的部分区域,有聪明的同学知道这是为什么吗?(提示:ImageNet-1k 数据集中,猫...
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。
cam = heatmap + np.float32(img) cam = cam / np.max(cam) cv2.imwrite("cam.jpg", np.uint8(255 * cam)) class GradCam: def __init__(self, model, feature_module, target_layer_names, use_cuda): self.model = model self.feature_module = feature_module ...
heatmap = torch.mean(activations, dim=1).squeeze() # relu on top of the heatmap heatmap = F.relu(heatmap) # normalize the heatmap heatmap /= torch.max(heatmap) # draw the heatmap plt.matshow(heatmap.detach()) 结果如下: 得到的激活包含1024个特征映射,这些特征映射捕获输入图像的不同...
1. CAM 要讲明白 Grad-CAM,先来了解一下计算类激活图 CAM(Class Activation Map)的思路。一个典型的 CNN 网络的结构是这样的:先通过一系列的“卷积+激活+下采样”单元,将输入图片的特征图逐渐缩小并提取各个尺度上的特征,然后使用一个全局平均池化层(GAP)将二维的特征图降到一维,最后再接一个输出维度为分类类...