通过Grad-CAM我们能够绘制出如下的热力图(对应给定类别,网络到底关注哪些区域)。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...
1. CAM 要讲明白 Grad-CAM,先来了解一下计算类激活图 CAM(Class Activation Map)的思路。一个典型的 CNN 网络的结构是这样的:先通过一系列的“卷积+激活+下采样”单元,将输入图片的特征图逐渐缩小并提取各个尺度上的特征,然后使用一个全局平均池化层(GAP)将二维的特征图降到一维,最后再接一个输出维度为分类类...
生成Grad-CAM热力图：使用Grad-CAM算法，将计算得到的梯度与对应特征层的输出相乘，然后对结果进行加权平...
1. 原始论文《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》中说yc应该是“the score for class c”,“before the softmax”,但是一些实现代码里面,直接用的是Softmax层的输出,我觉得也是可以的,这里是忠于了文章的思想但是没有完全终于原文(私以为原文是为了让它的Grad-CAM方...
众所周知,我们一般是将神经网络理解成一个黑匣子,因此我们往往不知道神经网络特征提取提取的具体是图片的那部分,因此Grad-CAM诞生了,我们只需要少量的代码,Grad-CAM,就可以识别对神经网络模型特征提取图实现可视化,然后使我们清楚地看到神经网络究竟是根据图像的那部分特征进行识别的。
self.grads.append(grad_output[0].detach()) def calculate_cam(self, model_input): if self.use_cuda: device = torch.device('cuda') self.model.to(device) model_input = model_input.to(device) self.model.eval() # forward output, _ = self.model(model_input, 0) # 修改这里以匹配您模型...
Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Map), 指对输入图像生成类激活的热力图。它是与特定输出类别相关的二维特征分数网络,网格的每个位置表示该类别的重要程度。对于一张输入到CNN模型且被分类成“狗”的图片,该技术可以以热力图形式呈现图片中每个位置与“狗”类的相似程度。有助于了解一张原始图像的哪一个...
Grad-CAM是一种用于增强卷积神经网络（CNN）可视化解释性的技术，主要用于图像识别领域。通过关注卷积层的...
Grad-CAM是一种可视化方法，用于理解深度神经网络在图片分类任务中的决策过程。它通过生成热力图，直观地展示模型在分类过程中对图片像素的注意力分布。原始图片与分类依据的像素图如上所示。Grad-CAM方法的核心在于生成类别激活映射图。该过程在深度网络的最后一个全局平均池化层之前进行，激活映射图被生成为...
生成Grad-CAM热力图涉及选择卷积层、正向传播、计算目标类别梯度、进行全局平均池化和加权特征图等步骤。生成的热力图能帮助我们识别热点区域、验证模型焦点、进行异常检测和比较不同模型，为优化模型提供依据。以行人检测为例，Grad-CAM分析模型关注行人不同部分，优化模型配置和训练过程，提高检测准确性和...