#本脚本用来对官方的model(deit,全监督)进行可视化#/anaconda3/envs/mmselfNew/lib/python3.6/site-packages/pytorch_grad_cam/base_cam.py #将上面文件87行的outputs=outputs['head11'].cuda()注释掉即可,其他不用改处理后的数据存储在: 5.效果分析 1)Vision Transformers 选择哪个 target_layer 由于最终分类...
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,猫的种类...
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...
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 = GradCAMElementWise(model=model, target_layers=[model.layer4[-1]]) cam = grad_cam(input_tensor=img_tensor.unsqueeze(0))# 输入的Shape: B x C x H x W vis2 = vis_cam(cam, img_tensor) 将它们做一个横向对比,从左至右分别是原图、GradCAM,GradCAMElementWise ...
以下是一个简单的Grad-CAM实现代码片段,假设我们已经有一个训练好的CNN模型: python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 假设model是我们的CNN模型,target_layer是最后一个卷积层 target_layer = model.layer...
[0, 1]")cam = heatmap + imgcam = cam / np.max(cam)return np.uint8(255 * cam)def get_feature_map(model, input_tensor):x = model.conv1(input_tensor)x = model.bn1(x)x = model.relu(x)x = model.maxpool(x)x = model.layer1(x)x = model.layer2(x)x = model.layer3(x)...
target_layers = [model.layer4[-1]]#如果传入多个layer,cam输出结果将会取均值 #cam = GradCAM(model=model, target_layers=target_layers, use_cuda=False) with GradCAM(model=model, target_layers=target_layers, use_cuda=False) as cam:
GradCam可视化ResNet50范例 import argparse import cv2 import numpy as np import torch from torch.autograd import Function from torchvision import models class FeatureExtractor(): """ Class for extracting activations and registering gradients from targetted intermediate layers """ ...
importnumpyasnpimportcv2importtorchvision.modelsasmodelsimporttorchvision.transformsastransformsimportpytorch_grad_camfrompytorch_grad_cam.utils.imageimportshow_cam_on_image# 1.定义模型结构,选取要可视化的层resnet18=models.resnet18(pretrained=True)resnet18.eval()traget_layers=[resnet18.layer4[1].bn2]...