Gradient-CAM(梯度关注图)是一种用于图像识别和生成的深度学习方法,它可以帮助我们更好地理解输入图像中的特征。在Keras框架下,我们可以使用keras-grad-cam来实现Gradient-CAM。 首先,我们需要导入所需的库和模块: ```python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, ...
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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...