Grad-Cam卷积神经网络模型可视化实战-分割发布于 2023-01-29 17:10・IP 属地河南 · 444 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 神经网络深度学习(Deep Learning)计算机视觉数据可视化可视化数据可视化设计 写下你的评论... 暂无评论相关...
基于Grad‑CAM的医学图像分割模型可视化方法属于卷积神经网络可视化技术领域,目的在于解决现有技术存在的无法为医学影像分割模型产生准确的可视化结构的问题。本发明在Grad‑CAM的基础上进行了改进,提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法,通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域,并将感兴趣区域的像素值加和后反向...
基于GradCAM的医学图像分割模型可视化方法属于卷积神经网络可视化技术领域,目的在于解决现有技术存在的无法为医学影像分割模型产生准确的可视化结构的问题.本发明在GradCAM的基础上进行了改进,提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法,通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域,并将感兴趣区域的像素值加和后反向传播求梯度...
本发明在Grad‑CAM的基础上进行了改进,提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法,通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域,并将感兴趣区域的像素值加和后反向传播求梯度,进而得出编码器最后一层卷积层中特征图的神经元重要性权重,利用特征图与对应权重的加权和得出粗略热图。最终热图与原图叠加后生成的可视化结果...
本发明在Grad‑CAM的基础上进行了改进,提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法,通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域,并将感兴趣区域的像素值加和后反向传播求梯度,进而得出编码器最后一层卷积层中特征图的神经元重要性权重,利用特征图与对应权重的加权和得出粗略热图。最终热图与原图叠加后生成的可视化结果...
基于Grad‑CAM的医学图像分割模型可视化方法属于卷积神经网络可视化技术领域,目的在于解决现有技术存在的无法为医学影像分割模型产生准确的可视化结构的问题。本发明在Grad‑CAM的基础上进行了改进,提出了一个应用于医学影像分割模型的可视化方法,通过设定阈值获取分割出来的感兴趣区域,并将感兴趣区域的像素值加和后反向传...
研究点推荐 医学图像分割模型可视化方法 Grad-CAM 0关于我们 百度学术集成海量学术资源,融合人工智能、深度学习、大数据分析等技术,为科研工作者提供全面快捷的学术服务。在这里我们保持学习的态度,不忘初心,砥砺前行。了解更多>> 友情链接 联系我们 合作与服务...