Grad-CAM的缺点上述已经列出来了,之后出现的Grad-CAM的变种Grad-CAM++,ScoreCAM,LayerCAM分别对Grad-CAM的三个缺点进行了改进,使得得到更好的结果。 从现在开始,我们只需要少量的代码,利用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,对...
model.eval() # register hook # 可以自己指定层名,没必要一定通过target_layer传递参数 # self.model.layer4 # self.model.layer4[1].register_forward_hook(self.__forward_hook) # self.model.layer4[1].register_backward_hook(self.__backward_hook) getattr(self.model, target_layer).register_forward...
我们选择 DeiT_tiny模型,并使用最经典的 Grad-CAM,设置target_category = None ,即使用输出最高概率的类别,选择最后一层的第一个 Layer Norm 作为 target layer 得到结果如下所示: 可以看出,heatmap 的高亮区域,似乎只出现在猫猫头上的部分区域,有聪明的同学知道这是为什么吗?(提示:ImageNet-1k 数据集中,猫的...
2. 存在梯度饱和、消失及噪声问题。 3. 权重大的通道不一定对类别预测有显著的贡献。 为了改进这些问题,后续提出了Grad-CAM++和Score-CAM等算法。 Grad-CAM++主要改进了当图像中存在多个同类物体时,原算法只能生成一块热力图的问题。 Score-CAM则针对了原算法的梯度问题,试图解决梯度饱和等缺点。 另一方面,Layer-...
def grad_cam_plus(input_model, image, layer_name='block5_conv3',H=224,W=224): cls = np.argmax(input_model.predict(image)) y_c = input_model.output[0, cls] conv_output = input_model.get_layer(layer_name).output grads = K.gradients(y_c, conv_output)[0] first ...
CNN特征可视化可以简单参考如下代码，Grad-CAM也类似：import os import cv2 import math importargparse...
feature_map=[]# 建立列表容器,用于盛放输出特征图defforward_hook(module,inp,outp):# 定义hookfeature_map.append(outp)# 把输出装入字典feature_mapnet.features.register_forward_hook(forward_hook)# 对net.layer4这一层注册前向传播 由于Grad-CAM需要获取最后一层卷积层输出特征图的梯度,梯度也是中间变量,需要...
# 定义基本的“BN + 激活 + 卷积”层,这里定义的是ResNet的预激活网络,所以不是普通的“卷积 + BN + 激活”顺序 class BnActConv(nn.Layer): def __init__(self, num_channels, num_filters, filter_size, stride=1): super(BnActConv, self).__init__() self._batch_norm = BatchNorm2D(num_...
layer2 layer3 layer4 调用mmcv库,加载模型预训练参数 load_checkpoint(model,'./checkpoints/i3d/##.pth') 1. 初始化GradCAM,指定想要可视化的模型及网络层 grad_cam = GradCam(model=model,feature_module=model.backbone.layer4, \ target_layer_names=["2"], use_cuda=args.use_cuda) ...
第一代 # def grad_cam(model, fft_y):# 获取最后一个卷积层的输出,构建新的模型last_conv_layer=model.get_layer('conv1d_4')heatmap_model=Model(inputs=model.input,outputs=[last_conv_layer.output,model.output])# 计算类别预测概率对于最后一个卷积层输出的梯度,并求出梯度的全局平均withtf.Gradient...