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...
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...
## Grad CAM的代码实现过程 Chollet的《Python深度学习》这本书5.4节有比较**简洁的实现**(也有GitHub上的Jupyter notebook),在GitHub上jacobgil分别用Keras和PyTorch也实现了Grad-CAM。 ## 总结 本文简介了类激活可视化方法Grad-CAM来可视化深度学习模型是怎么做预测的,它对我们理解模型原理,做错误Case分析都有很大...
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【Grad-CAM: Keras/TensorFlow类激活图可视化】《Grad-CAM: Visualize class activation maps with Keras, TensorFlow, and Deep Learning | PyImageSearch》by Adrian Rosebrock http://t.cn/A6zZIp0b
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...
Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) 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...
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