# 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: 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 也可以用于针对不...
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...
摘要: 鉴于Single Shot Multibox Detector (SSD)算法对中小目标检测时会出现漏检甚至错检的情况,提出一种改进的SSD目标检测算法,以提高中小目标检测的准确性.运用Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)技术对检测过程中的细节作可视化处理,并以类激活图的形式呈现各检测层细节,分析各检测层的类激活图...
摘要 本发明公开一种基于Grad‑CAM算法的高铁接触网绝缘子破损精确定位方法,该方法先采用单阶段目标检测算法检测图像中整个绝缘子,然后利用正常和破损绝缘子图像训练二分类网络,最后应用Grad‑CAM算法生成热力图,通过自适应阈值分割方法从热力图上提取破损区域。本发明的方法减少了人工标注的工作量,同时提高缺陷定位的...
提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)与梯度类激活热力图(gradient class activation map, Grad-CAM)的探地雷达公路地下目标检测方法.首先使用标记好的探地雷达图像数据集训练一个用于图像分类的CNN,然后基于训练完成的CNN对图像计算Grad-CAM激活图,将获得的激活图进行二值化,定位目标位置.构...
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...
针对当前卷积神经网络(CNN)在医学放射性图像中检测COVID-19的准确率不高、算法复杂、无法标记特征区域的问题,提出了一种融合梯度加权类激活映射(GradCAM)颜色可视化和卷积神经网络的算法(GCCV-CNN),对COVID-19阳性患者、COVID-19阴性患者、普通肺炎患者以及正常人的肺部CXR图像和CT扫描图像进行快速分类。通过定位到...
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...
CAM 算法是论文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》中提出的，CNN网络虽然在训练时...