Grad-CAM 生成可视化解释,阐明这些模型的决策过程。将 Grad-CAM 与现有的高分辨率可视化方法相结合,创建了 Guided Grad-CAM 可视化,为原始模型提供了卓越的可解释性和保真度。它是一种有价值的工具,通过为深度学习模型的决策提供可视化解释,增强深度学习模型的可解释性,特别是卷积神经网络 (CNN)。尽管有其优势,但 Gr...
因此,主要分析卷积层2即最后一层的可视化结果,黄色区域表示卷积层对该位置进行了较多的特征提取,激活程度较大,均集中在冲击区域,并且激活程度较大的区域与外圈故障的特征频率一致,也呈现出周期性,如红色框线所示,间隔等于外圈通过周期 19.52ms。 内圈故障仿真信号的结果中,冲击区域的激活程度较大,包括黄色、绿色和浅...
Grad-CAM 生成可视化解释,阐明这些模型的决策过程。将 Grad-CAM 与现有的高分辨率可视化方法相结合,创建了 Guided Grad-CAM 可视化,为原始模型提供了卓越的可解释性和保真度。它是一种有价值的工具,通过为深度学习模型的决策提供可视化解释,增强深度学习模型的可解释性,特别是卷积神经网络 (CNN)。尽管有其优势,但 Gr...
Grad-CAM 对 ViT 的输出进行可视化的原理是利用 ViT 的最后一个注意力块的输出和梯度,计算出每个 token 对分类结果的贡献度,然后将这些贡献度映射回原始图像的空间位置,形成一张热力图。具体来说,Grad-CAM+ViT 的步骤如下: 给定一个输入图像和一个目标类别,将图像划分为 14x14 个小块,并将每个小块转换为一...
CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。通过将图像传递给CNN，我们获得了相同图像的低分辨率特征图。CAM的思想是，删除那些完全连接的神经网络，并用全局平均池化层代替它们，特征图中所有像素的平均值就是它的全局平均值。通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。对于这些标量值，...
CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。 通过将图像传递给CNN,我们获得了相同图像的低分辨率特征图。 CAM的思想是,删除那些完全连接的神经网络,并用全局平均池化层代替它们,特征图中所有像素的平均值就是它的全局平均值。通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。
CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。 通过将图像传递给CNN,我们获得了相同图像的低分辨率特征图。 CAM的思想是,删除那些完全连接的神经网络,并用全局平均池化层代替它们,特征图中所有像素的平均值就是它的全局平均值。通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。
Grad-CAM: Grad-CAM 可视化的结果，分辨率不高，但是判别性强。Guided Grad-CAM: Grad-CAM 和 Guided Backpropagation 的结果按位相乘得到，这样可以融合 Grad-CAM 和 Guided Backpropagation 的优点，使可视化即具有高分辨率也具有好的判别性。上面是不同方法可视化效果的对比，第一行是针对 label 猫的可视化效果，...
CAM是一种将CNN所看到或关注的内容可视化并为我们生成类输出的方法。 通过将图像传递给CNN,我们获得了相同图像的低分辨率特征图。 CAM的思想是,删除那些完全连接的神经网络,并用全局平均池化层代替它们,特征图中所有像素的平均值就是它的全局平均值。通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。
(1)我们介绍一种名为Grad-CAM的类别可区分的定位技术,它可以为任何基于CNN的网络生成可视化解释,而不需要进行架构更改或再训练。我们评估了Grad-CAM的定位(第4.1节)和对模型的忠诚度(第5.3节),在这些方面,它都优于基线的效果。 (2)我们将Grad-CAM应用于现有的top-performing 的分类、字幕(第8.1节)和VQA(第8....