2. grad-cam的效果展示 这里使用了github的一个cam开源库,获取图片的热力图,参考代码如下,更多的介绍与使用方法可以见参考资料1. from pytorch_grad_cam import GradCAM, ScoreCAM, GradCAMPlusPlus, AblationCAM, XGradCAM, EigenCAM, FullGradfrom pytorch_grad_cam.utils.model_targets import ClassifierOutputTa...
Grad_CAM实现要点: 选取要激活的特征图,使用hook得到正向传播后的特征图和反向传播后的梯度图 将梯度图(shape:[C,H,W])全局池化得到 C×1×1 的特征向量作为每个特征图的权重 每个维度的特征图乘以对应维度梯度权重,然后求和得到CAM图 register_hook函数是pytorch提供的获得特征图和梯度图的方法,因为一般情况下反...
Grad-CAM与T-SNE 可视化代码实现 1.T-SNE t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。在sklearn库的代码实现中,首先会用PCA算法… adward6 AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.15-2024.02.20 共由...
其它步骤都和CAM相同,也就是说,Grad-CAM只是提出了一种更加通用的权重获取方法。 Grad-CAM代码实现: 本文以PyTorch自带的VGG11-BN为例,分步骤讲解并用代码实现Grad-CAM的整个流程和细节。 Grad-CAM前面的几个实现步骤与CAM相同,这里照搬。 1.准备工作 首先导入需要用到的包: importmathimporttorchfromtorchimportTe...
这段代码展示了如何使用Grad-CAM对一个预训练的ResNet模型进行可视化。你需要根据自己的模型架构调整target_layer参数,并确保输入图像的大小与模型输入层的要求相匹配。
PyTorch 实现 GradCAM Grad-CAM 概述:给定图像和感兴趣的类别作为输入,我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像,然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。 除了期望的类别(虎),所有类别的梯度都设置为零,该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图,我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位( 蓝色...
CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。通过将图像传递给CNN，我们获得了相同图像的低分辨率特征图。CAM的思想是，删除那些完全连接的神经网络，并用全局平均池化层代替它们，特征图中所有像素的平均值就是它的全局平均值。通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。对于这些标量值，...
实现步骤 以下是在TFJS中实现Grad-CAM的基本步骤: 加载预训练模型:首先,你需要一个预训练的CNN模型。 选择目标层:选择一个卷积层作为目标层,该层的输出将用于计算梯度。 计算梯度:计算目标层的输出相对于模型输出的梯度。 全局平均池化:对梯度进行全局平均池化,得到权重。
CAM的基本结构就是这样了,下面就是和普通的CNN模型一样训练就可以了。训练完成后才是重头戏:我们如何得到一个用于解释分类结果的热力图呢?其实非常简单,比如说我们要解释为什么分类的结果是羊驼,我们把羊驼这个类别对应的所有wckwkc取出来,求出它们与自己对应的特征图的加权和即可。由于这个结果的大小和特征图是一致...