Grad-CAM是CAM的泛化形式 实际上Grad-CAM是CAM的泛化形式,论文中也给出了证明两种方式得到的权重是否等价的详细过程,如果有需要可以阅读论文进行推导。这里为了与 CAM 的权重进行区分,定义 Grad-CAM 中第 k个特征图对应类别 c 的权重为α k c 下图是论文中给出的 Grad-CAM 整体结构图: 提醒: 论文中对最终的...
同济子豪兄可解释人工智能公开课,包含人工智能可解释性分析、显著性分析领域的综述导论、经典论文精读、代码实战、前沿讲座。Grad-CAM: Visual Explanations From Deep Networks via Gradient-Based LocalizationICCV 2017对原生CAM(类激活热力图)改进,计算“特定类别预
出自《Visual Explanations From Deep Networks via Gradient-Based Localization》,对原生CAM(类激活热力图)改进,计算“特定类别预测分数相对于最后一层卷积层输出特征图每个元素的偏导数”,进而计算特征图每个channel对模型预测为特定类别的影响程度。无需修改模型,无需重新训练,即可对已有卷积神经网络模型绘制特定类别的G...
Grad-CAM++ 改进1.图像上有多个同类物体时,只能画出一块热力图 改进2.不同位置的梯度值,GAP亚均之后,影响是相同的 Score-CAM 改进一下3点 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 Layer-CAM 改进6.深层生成的...
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...
Grad-CAM最初是为传统的CNN架构提出的,用于根据在最后一个卷积层中学习到的抽象特征来解释决策。考虑到YOLO基于卷积滤波器堆栈,Grad-CAM是适用的,但并非没有某些修改。对于给定的检测,首先通过反转NMS过程来识别相应头部的最后一个卷积层中的神经元,该层对应于所研究的边界框的类概率和目标。这些神经元代表计算朝向...
Grad-CAM++主要改进了当图像中存在多个同类物体时,原算法只能生成一块热力图的问题。 Score-CAM则针对了原算法的梯度问题,试图解决梯度饱和等缺点。 另一方面,Layer-CAM着重改进了深层和浅层生成的热力图精准度问题。 以下是一些相关的代码库和扩展阅读资源: ...
Grad-CAM是一个可以满足多任务的方法,只要任务的输出可以进行求导,就可以反向求梯度从而求得不同卷积次输出的feature map的偏导数,获得不同特征的重要程度。 实验结果 图像分类任务的可解释性分析 图像描述任务的可解释性分析 视觉问答模型的可解释性分析
Grad-CAM是一种强大的工具，它通过视觉化的方式揭示深度神经网络在图片分类中的决策过程。该方法基于梯度信息，生成热力图，直观地显示模型关注的图像区域，帮助我们理解分类决策的依据。具体来说，它的工作原理是：首先，图片通过多层卷积神经网络（CNN），在最后一个卷积层生成类别激活映射；然后，对这些...
Grad-CAM:可视化解释基于梯度定位的深度网络。本文将现有的细粒度可视化方法与Grad-CAM结合产生高分辨率的分类可视化特征,并将其运用到图像分类,图像文字描述以及视觉问答,包括基于Res-Net的网络结构。图1给定一张图像和一个感兴趣类别(如“虎纹猫”或者其他可区分输出