实现Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)通常涉及以下几个步骤。Grad-CAM是一种可视化技术,它可以帮助我们理解卷积神经网络(CNN)在做出预测时关注图像的哪些区域。以下是一个简要的实现步骤,并附有一些代码片段: 1. 理解Grad-CAM算法的原理 Grad-CAM通过计算目标类别相对于卷积层激活的梯度,来生成一...
Grad-CAM与T-SNE 可视化代码实现 1.T-SNE t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)是一种降维技术,用于在二维或三维的低维空间中表示高维数据集,从而使其可视化。在sklearn库的代码实现中,首先会用PCA算法… adward6 [论文翻译]Harnessing Large Language and Vision-Language Models for Robust Out-...
1. grad-cam的简单实现 grad-cam通过对类别c最后的预测值yc进行方向传播,得到回传的特征层A的梯度信息A‘,此时A’其实就是yc对A所求得的偏导。我们认为,梯度信息比较大的部分其对于当前的这个类别信息是比较重要的,所以在grad-cam中,对于梯度信息A‘会在通道上进行一个平均处理,这样就可以得到每个channel上的一...
在Pytorch中，我们可以使用钩子 (hook) 技术，在网络中注册前向钩子和反向钩子。前向钩子用于记录目标层的输出特征图，反向钩子用于记录目标层的梯度。在本篇文章中，我们将详细介绍如何在Pytorch中实现Grad-CAM。加载并查看预训练的模型 为了演示Grad-CAM的实现，我将使用来自Kaggle的胸部x射线数据集和我制作的一个预...
Grad-CAM代码实现: 本文以PyTorch自带的VGG11-BN为例,分步骤讲解并用代码实现Grad-CAM的整个流程和细节。 Grad-CAM前面的几个实现步骤与CAM相同,这里照搬。 1.准备工作 首先导入需要用到的包: importmathimporttorchfromtorchimportTensorfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtypingimportOptional,Listimport...
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...
在TensorFlow.js(TFJS)中实现Grad-CAM可以帮助开发者解释模型的预测结果。 基础概念 Grad-CAM通过计算特定输出类别的梯度来生成热力图,显示输入图像中对分类决策最重要的区域。它通常用于卷积神经网络(CNN)。 实现步骤 以下是在TFJS中实现Grad-CAM的基本步骤: 加载预训练模型:首先,你需要一个预训练的CNN模型。 选择...
PyTorch 实现 GradCAM Grad-CAM 概述:给定图像和感兴趣的类别作为输入,我们通过模型的 CNN 部分前向传播图像,然后通过特定于任务的计算获得该类别的原始分数。 除了期望的类别(虎),所有类别的梯度都设置为零,该类别设置为 1。然后将该信号反向传播到卷积特征图,我们将其结合起来计算粗略的 Grad-CAM 定位( 蓝色...
除了直接生成热力图对分类结果进行解释,Grad-CAM还可以与其他经典的模型解释方法如导向反向传播相结合,得到更细致的解释。 这样就很好的解决了反卷积和导向反向传播对类别不敏感的问题。当然,Grad-CAM的神奇之处还不仅仅局限在对图片分类的解释上,任何与图像相关的深度学习任务,只要用到了CNN,就可以用Grad-CAM进行解释...
双分支的Grad_CAM实现 很久没有搞分类,突然需要实现双分支网络的Grad_CAM有点无从下手。以前参考过一些大佬的实现做过单分支,准备以那个为基础修改一下。 Grad_CAM实现要点: 选取要激活的特征图,使用hook得到正向传播后的特征图和反向传播后的梯度图 将梯度图(shape:[C,H,W])全局池化得到 C×1×1 的特征向...