Grad-CAM++不仅包括gradcam技术,它增加了引导反向传播,只通过类别预测的正梯度进行反向传播。Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。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...
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是CAM(Class Activation Mapping)的升级版(论文3.1节中给出了详细的证明),Grad-CAM相比与CAM更具一般性。CAM比较致命的问题是需要修改网络结构并且重新训练,而Grad-CAM完美避开了这些问题。 刚刚提到Grad-CAM能够帮我们分析网络对于某个类别的关注区域,那么我们通过...
Grad-CAM是CAM的升级版,比CAM更具一般性,因为CAM需要修改网络结构并且重新训练,但Grad-CAM避开了这些问题。 下图就是一个Grad-CAM的例子: Grad-CAM 参考Image Classificion任务,如下图: 首先网络进行正向传播,得到特征层A(通常是指最后一个卷积层的输出)和网络的预测值y(指softmax激活之前的数值)。假设网络对...
grad-cam应用于CNN流程正常。而要注意的是,grad-cam应用于vit时,因为vit的输出不是图像而是向量,所以需要reshape函数将梯度和特征变成图像格式;其次,因为transformer的ffn不会计算两个token之间的相互关系,所以反传应该到self-attention前面 分类模型的代码:https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 一个大佬的讲...
CAM要求模型必须使用GAP,也就是要想使用CAM必须要重构模型,重新训练;并且对于某些任务GAP并不适用。Grad-cam实现了不改变模型结构的求定位图谱的方法。具体流程还是上述的流程,只是巧妙的求出来每张特征图的权重。 Grad-cam的思想是选择softmax值最大的节点(对应置信度最高的类别)反向传播,对最后一层卷基层求梯度,每...
附Grad-CAM的实现代码(里面有好多各种各样的CAM): https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam 以下为转载部分: 1、原理 首先简单提下CAM,CAM原理如下图所示,其实就是将某层的激活图按权重进行加权和。我们关注两点: 1)激活图,即某层的特征图。2)权重对应每层的重要程度。实际上在我所知的各种变形CAM方...
Grad-CAM介绍 其实CAM 得到的效果已经很不错了,但是由于其需要修改网络结构并对模型进行重新训练,这样就导致其应用起来很不方便。 CAM的缺点 必须得有GAP层,否则得修改模型结构后重新训练 只能分析最后一层卷积层输出,无法分析中间层 仅限图像分类任务 Grad-CAM解决了上述问题,基本思路和CAM是一致的,也是通过得到每...
Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization Abstract 我们提出了一种技术,用于为基于卷积神经网络(CNN)的大型模型的决策生成“可视化解释”,使它们更加透明和可解释。 我们的
Grad-CAM解决了CAM的训练和架构改动问题。它基于反向传播计算最后一个卷积层中用于预测类的特征映射的梯度,通过全局平均得到权重,最后与特征映射进行点积并应用ReLU激活函数,生成激活图。Grad-CAM++进一步优化了Grad-CAM,通过引入引导反向传播,使与预测类相关的梯度像素获得更多重要性,增强了模型对特定...