考虑到在实际工程中响应会受到噪声干扰,故在仿真分析中,分别添加 5dB、0dB 和-5dB 的高斯白噪声,观察其 1D-Grad-CAM++图并分析结果,如下图所示。 其中从上至下分别是信噪比为5dB、0dB、-5dB 条件下的类激活图,左右分别对应滚动轴承外圈故障和内圈故障。 当有噪声的情况下,输入信号经过卷积神经网络后,特征的激活...
1D-Grad-CAM特征可视化分析 | 关于机械故障诊断的1D-Grad-CAM特征可视化分析(以模拟信号为例)当有噪声的情况下,输入信号经过卷积神经网络后,特征的激活区域仍集中在内外圈故障信号的冲击区域附近,即网络对该部分有较高的激活权重。当信噪比为 5dB 和 0dB 时,在外圈故障信号类激活图中,较大激活程度的黄色和绿色区域...
直接运行 main_gradcam.py 或者终端运行 pythonmain_gradcam.py--img-path路径 1、 配置和效果 yolov5 Grad-CAM可视化的修改可参考这两篇博客:YOLOv5结合GradCAM热力图可视化 和【YOLOv5】结合GradCAM热力图可视化,我用的好像跟他不一样版本,不过问题不大,有几处需要改一下,见 2、修改处 实际效果如下所示 2...
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Grad-CAM ++ Function def multicolored_lines(x,y,heatmap,title_name): fig, ax = plt.subplots() lc = colorline(x, y, heatmap,cmap='rainbow') plt.colorbar(lc) lc.set_linewidth(2) lc.set_alpha(0.8) plt.xlim(x.min(), x.max()) plt.ylim(y.min(), y.max()) plt.title(title...