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...
YOLOv8-Grad-CAM插件的使用非常简单,只需在YOLOv8的预测代码中加入几行代码即可。首先,你需要安装YOLOv8-Grad-CAM插件,可以通过pip命令进行安装: pip install yolov8-gradcam 然后,在YOLOv8的预测代码中引入YOLOv8-Grad-CAM插件,并在预测完成后调用generate_heatmap函数生成热力图。下面是一个简单的示例代码: import...
因此,在使用YOLOV8-gradcam时,我们仍需要保持警惕,并意识到其局限性。总的来说,YOLOV8-gradcam为我们提供了一种强大的工具,使我们能够深入了解目标检测模型的决策过程。它的即插即用特性使得它在实践中非常方便,无需对源码进行任何修改。通过使用YOLOV8-gradcam,我们可以更好地理解模型的预测依据,从而改进模型的性...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可以直观展示图像中哪些区域对物体类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,这种方法不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),...
选择YOLOv5 中的一个卷积层作为目标层,例如,最后的卷积层。这个层的输出会被用来生成 Grad-CAM。 2. 获取目标层的梯度: 为了计算 Grad-CAM,您需要获取您选择的目标层的梯度。您可以使用PyTorch的hook功能来实现。 例子: defforward_hook(module,input,output):globalfeatures_blobsfeatures_blobs=outputdefbackward_...
常见的深度学习目标检测模型包括R-CNN系列、YOLO系列和SSD等。这些模型能够在各种场景下快速且准确地识别...
1、yolov5_object_detect.py 2、gradcam.py 3、main_gradcam.py 四、Grad CAM 实现的过程和代码 五、一些需要注意的地方 1、model的定义 2、得到的效果图片为什么那么多,并且有好有坏 Grad CAM 为 神经网络的一种可解释算法。 一、Grad CAM 可视化 实施与效果 ...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),非常方便和灵活...
本文是针对yolov5热力图可视化的实现过程,并指出其中需要更改的地方。更改后便可以即插即用,较为简单。 一、代码 源码地址:yolo-gradcam Github上的代码已经复制在下方,如下所示。 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') warnings.simplefilter('ignore') ...
yolov5-grad-cam A simple implementation of Grad-cam for YOLO-v5. To be simpler, You can just copy PlotCAM.py into your project and run it Please give a ⭐ if this functionality benefits your research and projects. Installation pip install -r requirements.txt Infer python main.py --mo...