这里我们使用VGG16，对一些图像进行了比较，下图中可以看到CAM、Grad-CAM和Grad-CAM++的看法有多么不同。虽然它们都主要集中在它的上半身，但Grad-CAM++能够将其整体视为重要部分，而CAM则将其某些部分视为非常重要的特征，而将一些部分视为其预测的辅助。而Grad-CAM只关注它的冠和翅膀作为决策的重要特征。对于这...
虽然它们都主要集中在它的上半身,但Grad-CAM++能够将其整体视为重要部分,而CAM则将其某些部分视为非常重要的特征,而将一些部分视为其预测的辅助。而Grad-CAM只关注它的冠和翅膀作为决策的重要特征。 对于这张风筝的图像,CAM显示它关注的是除了风筝之外的所有东西(也就是天空),但是使用gradcam则看到到模型关注的是...
Grad-CAM++不仅包括gradcam技术,它增加了引导反向传播,只通过类别预测的正梯度进行反向传播。 Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。 所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性(正梯度),通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数...
CAM, Grad-CAM, Grad-CAM++可视化CNN方式的代码实现和对比,当使用神经网络时,我们可以通过它的准确性来评估模型的性能,但是当涉及到计算机视觉问题时,不仅要有最好的准确性,还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于
Grad-CAM++不仅包括gradcam技术,它增加了引导反向传播,只通过类别预测的正梯度进行反向传播。 Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。 所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性(正梯度),通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数...
Grad-CAM++不仅包括gradcam技术,它增加了引导反向传播,只通过类别预测的正梯度进行反向传播。 Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。 所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性(正梯度),通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数...
Grad-CAM介绍 其实CAM 得到的效果已经很不错了,但是由于其需要修改网络结构并对模型进行重新训练,这样就导致其应用起来很不方便。 CAM的缺点 必须得有GAP层,否则得修改模型结构后重新训练 只能分析最后一层卷积层输出,无法分析中间层 仅限图像分类任务 Grad-CAM解决了上述问题,基本思路和CAM是一致的,也是通过得到每...
它是一张和原始图片等同大小图,该图片上每个位置的像素取值范围从0到1,一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布,分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大[1]。一般将原始图像和CAM激活图像叠加到一起,得到各个花花绿绿效果很好的可视化图像,如下图所例:...
Grad-CAM++不仅包括gradcam技术,它增加了引导反向传播,只通过类别预测的正梯度进行反向传播。 Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。 所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性(正梯度),通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数...
Grad-CAM的基本思路和CAM是一致的,也是通过得到每对特征图对应的权重,最后求一个加权和。但是它与CAM的主要区别在于求权重wckwkc的过程。CAM通过替换全连接层为GAP层,重新训练得到权重,而Grad-CAM另辟蹊径,用梯度的全局平均来计算权重。事实上,经过严格的数学推导,Grad-CAM与CAM计算出来的权重是等价的。为了和CAM...