def grad_cam(input_model, image, layer_name='block5_conv3',H=224,W=224): cls = np.argmax(input_model.predict(image)) #Get the predicted class y_c = input_model.output[0, cls] #Probability Score conv_output = input_model.get_layer(layer_name).output #Tensor of the last...
GradCAM++算法针对Grad-CAM缺点的第1、2点进行了改进、ScoreCAM针对Grad-CAM缺点的第3、4、5点进行了改进、LayerCAM针对Grad-CAM缺点的第6点进行了改进。这些改进算法都十分有针对性,大家感兴趣也可以阅读阅读,本文的重点还是放到Grad-CAM算法上。 准备工作 因为本文的Grad-CAM算法代码来源于pytorch-grad-cam包,所...
代码实战:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset 公众号 人工智能小技巧 回复 GradCAM 下载笔记pdf、扩展阅读、思考题B站讲台等你来 科技 计算机技术 grad-cam 可解释性分析 layercam scorecam 深度学习 cam 李沐 唐宇迪 显著性分析 B选公开课创作激励计划...
3. 权重大的通道不一定对类别预测有显著的贡献。 为了改进这些问题,后续提出了Grad-CAM++和Score-CAM等算法。 Grad-CAM++主要改进了当图像中存在多个同类物体时,原算法只能生成一块热力图的问题。 Score-CAM则针对了原算法的梯度问题,试图解决梯度饱和等缺点。 另一方面,Layer-CAM着重改进了深层和浅层生成的热力图...
imwrite("camcam.jpg", cam) if if_show: # 要显示RGB的图片,如果是BGR的 热力图是反过来的 plt.imshow(cam[:, :, ::-1]) plt.show() # 调用函数 img = cv2.imread('test.jpg', 1) net = resnet18(pretrained=True) grad_cam = GradCAM(net, 'layer4', (224, 224), [0.485, 0.456, ...
grad_cam = GradCAM(custom_model, custom_model.layer4[-1], (256, 256)) # 替换为您的目标层 cam = grad_cam.calculate_cam(input_tensor) # 将热图调整为相同的大小 resized_cam = cv2.resize(cam, (resized_image.shape[1], resized_image.shape[0])) save_path = '/home/zy/pycharm/project...
LayerCAM,\ FullGrad from pytorch_grad_camimportGuidedBackpropReLUModel from pytorch_grad_cam.utils.imageimportshow_cam_on_image,preprocess_image # 加载预训练的 ViT 模型 model=torch.hub.load('facebookresearch/deit:main','deit_tiny_patch16_224',pretrained=True)model.eval()# 判断是否使用GPU加速 ...
最后就是将Grad-CAM调整为图像大小并规范化,以便它可以叠加在图像上。 defgrad_cam(input_model, image, layer_name='block5_conv3',H=224,W=224): cls=np.argmax(input_model.predict(image)) #Get the predicted class y_c=input_model.output[0, cls] #Probability Score ...
所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性(正梯度),通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数因子来缩放它们。这个比例因子在代码中用alpha表示。 def grad_cam_plus(input_model, image, layer_name='block5_conv3',H=224,W=224): ...
Grad-CAM 解释 CNN,揭示对预测的见解,帮助调试并提高性能。类区分和定位,它缺乏像素空间细节高亮。 学习目标 了解可解释性在基于卷积神经网络 (CNN) 的模型中的重要性,使其更加透明和可解释。 了解Grad-CAM(梯度加权类激活映射)的基础知识,将其作为可视化和解释 CNN 决策的技术。