而Unbiased model关注的是Nurse和Doctor使用的工作器具以及服装,明显这更合理。 Grad-CAM算法的优点 无需GAP层,无需修改模型结构,无需重新训练 可分析任意中间层 数学上是原生CAM的推广 细粒度图像分类、Machine Teaching Grad-CAM算法的缺点 图像上有多个同类物体时,只能画出一块热力图,比如在一张图片有三只猫,他...
# 在预训练数据集ImageNet-1K中第281类表示tabby cattargets=[ClassifierOutputTarget(281)]# Grad-Cam算法cam=GradCAM(model=model,target_layers=target_layers)grayscale_cam=cam(input_tensor=input_tensor,targets=targets)# 取第1张图的camgrayscale_cam=grayscale_cam[0,:]# 将CAM作为掩码(mask)叠加到原...
Grad-CAM的提出背景:CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系,然鹅,CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且只有一个全连接层(即输出层)的情形,如ResNet,MobileNet等。因为CAM算法中生成类激活图所需要的类别权重,即为全局平均池化层和全连接输出层之间的,对应着图片类别的权重。对于VggNe...
《Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》论文提出的 Grad-CAM 算法,Grad-CAM 利用网络反向传播的梯度计算出 feature map 每一个通道的权重从而得到热力图。因此 Grad-CAM 可以直接用于各种 CNN 网络而无需重新训 一、可视化模型背景 CAM 算法是论文《Learning Deep Featu...
Grad-CAM 算法的优点和缺点 优点 缺点 图像上有多个同类物体时,只能画出一块热力图 2. 不同位置的梯度值,GAP亚均之后,影响是相同的 3. 梯度饱和、梯度消失、梯度噪声 4. 权重大的channel,不一定对类别预测分数贡献大 5. 只考虑从后往前的反白传播梯度,没考虑前向预测的影响 ...
本文介绍《Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》论文提出的 Grad-CAM 算法，Grad-CAM 利用网络反向传播的梯度计算出 feature map 每一个通道的权重从而得到热力图。因此 Grad-CAM 可以直接用于各种 CNN 网络而无需重新训练 (如 VGG、ResNet)，同时 Grad-CAM 也可以...
Grad-CAM原理:顾名思义,就是采用梯度的CAM算法。哪里需要梯度呢?根据上一篇CAM系列(一)之CAM对类激活图算法原理的讲解,该算法实际有两个关键要素: 输入图像经过CNN处理后,其最后一层卷积层的输出特征图; 与输入图像类别相关的、数量和特征图通道数一致的权重。
CAM热力图系列算法:https://www.bilibili.com/video/BV1JG4y1s74x CAM算法讲解:CAM可解释性分析-算法讲解 CAM论文逐句精读:CAM可解释性论文精读:Learning Deep Features for Discriminative Localization Grad-CAM算法精讲:GradCAM深度学习可解释性分析 Grad-CAM论文逐句精读:【精读AI论文】GradCAM可解释性分析...
因为CAM算法中生成类激活图所需要的类别权重,即为全局平均池化层和全连接输出层之间的,对应着图片类别的权重。对于VggNet,DenseNet等有着多个全连接层的模型,CAM则不再适用,因为无法获取到类别权重。为了解决这一问题,Grad-CAM应运而生。 GradCAM的提出是为了解决CAM对模型架构的要求限制,给定一张图像和一个感兴趣...
先来了解一下Grad-CAM 下面是几个相关的图片示例: 接下来,我们深入探讨Grad-CAM算法的优势与不足。 优势: 然而,Grad-CAM也存在一些明显的缺点: 1. 不同位置的梯度在经过GAP(全局平均池化)后,其影响变得相同。 2. 存在梯度饱和、消失及噪声问题。