与外圈故障的特征频率基本一致,说明网络能够很好地识别出外圈故障;在内圈故障信号类激活图中,较大激活程度的区域也较明显地表现出内圈故障的特征频率,并且振幅较大的冲击区域激活程度大于振幅较小的冲击区域激活程度,这表明激活程度也具有一定的幅值调制特性,说明网络能够识别内圈故障,但通过对比发现,随着信噪比的...
如图 1 所示,把每个通道的特征图 Ak 加权求和再过一个 ReLU 就得到了一个 Grad-CAM 图。过 ReLU 的原因是我们只需要关注对最终结果起到正向作用的区域。 Guided Grad-CAM 如图2 所示,相比 Grad-CAM 而言,Guided Grad-CAM 可以显示更加细节的特征。 图2:Grad-CAM 和 Guided Grad-CAM Guided Grad-CAM 的...
众所周知,我们一般是将神经网络理解成一个黑匣子,因此我们往往不知道神经网络特征提取提取的具体是图片的那部分,因此Grad-CAM诞生了,我们只需要少量的代码,Grad-CAM,就可以识别对神经网络模型特征提取图实现可视化,然后使我们清楚地看到神经网络究竟是根据图像的那部分特征进行识别的。 CAM我们就不讲了,挺麻烦的还得重...
首先得到的特征层 A A A是网络对原图进行特征提取得到的结果,越往后的特征层抽象程度越高,语义信息越丰富,而且利用CNN抽取得到的特征图是能够保留空间信息的(Transformer同样)。所以Grad-CAM在CNN中一般 A A A都指的是最后一个卷积层的输出(参考下图实验,越往后的特征层效果越好)。当然特征层 A A A包含了所有...
注意,这将得到一个与卷积特征图(如VGG[52]和AlexNet[33]网络的最后一个卷积层为14×14)相同大小的粗略heatmap。我们对maps的线性组合使用ReLU,因为我们只对对感兴趣的类别有positive影响的特征感兴趣,例如,为了增加yc,需要增加像素强度。negative像素很可能属于图像中的其他类别。正如预期的那样,如果没有这个ReLU,定...
类激活图(CAM)由在CNN 中使用全局平均池化(global average pooling, GAP)生成。 GAP 是在Network In Network中提出的,是一种池化操作,旨在替换经典 CNN 中的全连接层。GAP的想法是在最后一个 mlpconv 层中为分类任务的每个对应类别生成一个特征图,取每个特征图的平均值,并将结果向量直接馈送到 softmax 层。GAP...
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,我们应用表明每个特征映射对特定类重要性的权重,权重是通过训练一个线性...
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,我们应用表明每个特征映射对特定类重要性的权重,权重是通过训练一个线性...
Grad CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)是一种用于解释深度学习模型的可视化技术。它通过将模型的梯度信息与特征图相乘,得到每个像素对于模型...
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,我们应用表明每个特征映射对特定类重要性的权重,权重是通过训练一个线性模型来学习的。