Grad-CAM最初是为传统的CNN架构提出的,用于根据在最后一个卷积层中学习到的抽象特征来解释决策。考虑到YOLO基于卷积滤波器堆栈,Grad-CAM是适用的,但并非没有某些修改。对于给定的检测,首先通过反转NMS过程来识别相应头部的最后一个卷积层中的神经元,该层对应于所研究的边界框的类概率和目标。这些神经元代表计算朝向...
YOLOv8-Grad-CAM插件的使用非常简单,只需在YOLOv8的预测代码中加入几行代码即可。首先,你需要安装YOLOv8-Grad-CAM插件,可以通过pip命令进行安装: pip install yolov8-gradcam 然后,在YOLOv8的预测代码中引入YOLOv8-Grad-CAM插件,并在预测完成后调用generate_heatmap函数生成热力图。下面是一个简单的示例代码: import...
然而,对于像YOLOv8这样的目标检测模型,直接应用Grad-CAM可能会遇到一些问题。这是因为YOLOv8的输出与常见的图像分类模型有所不同,它不仅有类别预测,还有边界框的位置预测。因此,我们需要一种适用于目标检测模型的Grad-CAM变体。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...
总的来说,这个文件中包含的 YOLOV5TorchObjectDetector 类实现的是一个接口,包括对原img的处理、yolov5的前向传播和NMS后处理。它联系原来的yolov5 对输入进行处理从而得到 Grad CAM 想要的输出。 2、gradcam.py 在这之前,首先需要了解两个关键的地方 一是pytorch 的hook机制, 二是Grad CAM 论文中的原理。这...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可以直观展示图像中哪些区域对物体类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,这种方法不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),...
Grad-CAM最初是为传统的CNN架构提出的,用于根据在最后一个卷积层中学习到的抽象特征来解释决策。考虑到YOLO基于卷积滤波器堆栈,Grad-CAM是适用的,但并非没有某些修改。对于给定的检测,首先通过反转NMS过程来识别相应头部的最后一个卷积层中的神经元,该层对应于所研究的边界框的类概率和目标。这些神经元代表计算朝向...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像
选择YOLOv5 中的一个卷积层作为目标层,例如,最后的卷积层。这个层的输出会被用来生成 Grad-CAM。 2. 获取目标层的梯度: 为了计算 Grad-CAM,您需要获取您选择的目标层的梯度。您可以使用PyTorch的hook功能来实现。 例子: defforward_hook(module,input,output):globalfeatures_blobsfeatures_blobs=outputdefbackward_...
transformer架构可视化 可视化gradcam 本文是针对yolov8热力图可视化的实现过程,并指出其中需要更改的地方。更改后便可以即插即用,较为简单。 一、代码 源码地址:yolo-gradcam Github上的代码已经复制在下方,如下所示。 import warnings warnings.filterwarnings('ignore')...
考虑一个使用YOLO模型进行行人检测的场景，我们可以通过Grad-CAM来分析模型如何关注行人的不同部分，从而...